传统 RAG 把文档切碎成 chunk 各自嵌入，遇到"多个实体互相牵连"的问题就抓瞎。GraphRAG 用知识图谱补上了关系，却贵得离谱、更新一次能烧掉几百万 token。这篇精读港大与北邮的 LightRAG 论文（arXiv:2410.05779），先把传统 RAG 的老毛病摊开，再拆 LightRAG 的图索引 + 双层检索 + 增量更新，最后落到一张选型对照表。

传统 RAG 在处理复杂多跳问题时力不从心，GraphRAG 通过引入知识图谱为检索增强生成带来了结构化推理能力。本文从痛点分析、核心架构、Leiden 社区检测算法到工程实践，全面深入剖析 GraphRAG。