07-20
图工程替代 RAG：微软、斯坦福与 Anthropic 的实践与收益
传统 RAG 在处理多实体关联的复杂问题时效果有限，微软、斯坦福与 Anthropic 各自独立发现图工程（知识图谱）可显著提升 AI 系统准确性。微软 GraphRAG 将非结构化文本转为知识图谱，实现 18% 准确率提升、85% Token 成本降低；斯坦福 DSPy 和 STORM 将模型视为图中的一个节点，并证明小模型配合优质图谱可超越大模型；Anthropic 通过 Claude 结合 MCP 协议，在 LaunchNotes 案例中实现事故检测速度提升 5 倍、会议时间减少 50%。文章提供了完整的图工程流水线、五个核心 Prompt 模板以及五个落地商业场景，适合正在优化 RAG 系统或探索知识图谱与 LLM 结合的工程师。