GraphRAG用于设计创新

1.目的

AI+设计创新，理清创新思路。

整体流程是：

原始数据—>图谱数据–>创新工具结果–> 不同形式的呈现(报告，PPT等)

2. 功能

1. 文件上传

不同格式的文档，支持各种文档，如果包含图片，使用多模态模型识别。

2. URL识别

用户上传的URL需要爬取下来，作为文本内容。

3. 图谱构建

文本内容会自动按适合的token长度自动进行分割，使用LLM提取实体和关系，保存到知识图谱中，图谱构建时分为高阶+低阶，高阶是抽象概念实体，低级是文本中的原始实体，对应LightRAG中的Global和Local的概念。

4. 图谱问答

构建后的知识图谱使用RAG的方式，根据相关问题，收集相关实体，关系，和内容作为上下文，生成图谱答案。

5. 创新方法的总结

由于有多种创新方法，例如下面的SWOT分析，每种创新方法之间又相关关联，所以总结时要考虑工具之间的关联性，这是难点。知识图谱直接生成工具的结果效果并不好，如何利用好知识图谱，这个可能需要和Agent去探索，需要多个步骤去生成工具的结果，要想好的效果，必须借助Agent+知识图谱，单纯的GraphRAG不行。

# 1. SWOT分析 ✅

## 工具介绍和适用场景

### 一种常用的战略规划工具，用于分析项目对象的内部优劣势及外部环境中的机会与威胁，为制定目标提供策略性支持。

## 优势

### 指组织内部的资源和能力，这些可以为组织带来竞争优势。

## 劣势

### 指组织内部的限制或不足，这些可能会阻碍组织实现其目标。

## 机会

### 指组织外部环境中存在的可以利用的有利条件。

## 威胁

### 指组织外部环境中可能对组织造成不利影响的因素。

6. 多Agent的设计

分层结构的Agent，每个Agent可以使用1个或者1组工具，总的Agent负责规划和哪些Agent进行通信，获取每个Agent的相应输出。

3.参考代码

HKUDS/LightRAG: “LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation” (github.com)