随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱成为连接复杂数据和智能推理的关键桥梁。尤其在开放领域问答和智能问答系统中，基于知识图谱的检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）展现出巨大的潜力。传统的图数据库检索方法依赖于通过自然语言问题转化为Cypher查询语句直接匹配图谱数据，然而这种单一的查询方式常常因严格匹配条件而导致查询结果集为空，严重制约了系统的响应能力和用户体验。在这样一个背景下，Graph RAG与向量搜索技术的结合成功引入了“代理性”（Agentic）的理念，为图数据库的语义检索带来了革命性的变革。Graph RAG通过智能代理机制实现对图数据库查询过程的动态控制，结合向量化的语义相似度搜索，不仅解决了传统Cypher查询的硬匹配瓶颈，还极大地提升了检索的智能性和容错率。本文将围绕Graph RAG的本质，探讨向量搜索如何作为关键工具融入其中，详细解析基于Kùzu数据库的实现架构，辅以Agent路由器的设计方案以及多模型评测结果，揭示这一领域的最新研究动态和未来发展方向。
Graph RAG，作为传统RAG的变体，核心在于利用结构化的知识图谱为自然语言生成任务提供精准且可信的外部知识支持。与普通基于文本嵌入的向量检索不同，它强调从复杂的实体关系网络中抽取上下文。然而，单纯依靠自然语言转Cypher的文本转化模型生成查询语句时，由于图数据库的节点属性值多样且并非严格统一，导致很多查询无法通过简单匹配获得结果。这种限制凸显了Graph RAG本质上的“代理性”需求——系统必须具备判断和重新策略选择的能力，灵活调用多种检索工具，自动修正检索路径。智能代理在此发挥关键作用。其通过多轮交互和工具调用的机制对查询控制流程实时调整，使系统能够在传统Cypher查询失败时切换至向量搜索工具，基于语义相似度寻找相关知识节点，从而获取潜在匹配项后再执行新一轮查询。
Kùzu数据库提供了高效的本地向量索引功能，以可扩展的HNSW算法支持大规模图数据上的近似最近邻检索。通过在图谱的症状和疾病节点上附加向量嵌入，系统在遇到查询中的词汇和数据库不完全匹配时，能够快速定位语义上最接近的实体。例如针对“sleepiness”一词，尽管图中没有精确匹配，但向量搜索能识别出“drowsiness”作为相近症状，成功弥补了传统文本匹配的盲点。BAML作为一种针对LLM提示工程的编程语言，发挥了组织多工具调用和复杂提示逻辑的核心作用。BAML结合类型系统和结构化输出格式，为Text2Cypher转换、向量搜索工具调用以及答案生成环节建立了一条清晰且可测试的流水线。路由代理在这里实现了低耦合的工具选择机制，当Text2Cypher生成的Cypher语句未能获取数据时，由PickTool功能驱动的LLM判别应该调用哪个向量搜索工具，以生成补充上下文提高后续查询的成功率。
该流程避免了静态预设的查询路径，展示了显著的弹性和自适应能力。评估实验表明，结合Agent路由的Graph RAG系统在各主流大语言模型中均明显优于传统单轮Text2Cypher查询。尤其是经过向量搜索辅助，多数难以匹配的复杂问题皆能成功获取答案，验证了代理机制对于提升图数据库问答系统鲁棒性的重要性。gpt-4.1和gemini-2.0-flash等领先模型在此框架下均实现了全套测试用例的成功覆盖。低廉且可扩展的Vector索引结合多轮代理调度，既提升了模型的查询理解能力，也优化了整体系统的计算和响应效率。随着LLM技术和图数据库引擎的发展，Agent自治程度将逐步增强。
未来的Graph RAG系统不仅能够在检索环节中自我调整搜索工具和策略，更有潜力实现分解复杂查询任务的规划代理，通过多轮Cypher查询协同完成复杂推理。此外，记忆模块的引入将帮助系统沿用会话上下文，提升多次交互的连贯性和人性化体验。融合语义化的长短期记忆、MCP工具生态的建设及即时评估体系，将推动图检索智能自治步入全新阶段。企业在设计面向实时知识更新和综合推理的应用时，应充分考虑向量搜索与图查询深度融合的路线，借助智能代理实现可解释、灵活且高效的知识检索服务。综上所述，Graph RAG结合向量搜索是未来知识图谱服务转型的重要方向。它通过引入代理能力，使得复杂语义查询的检索流程不再被孤立的Cypher语句限制，而是能动态调用多种手段、边缘验证结果，极大提升了检索覆盖率和结果质量。
Kùzu数据库和BAML工具链提供了理想的技术支撑，令研究者和开发者能够在实际环境中快速构建并测试此类高自治的智能检索系统。随着大语言模型持续优化与成本降低，Graph RAG代理架构必将在智能问答、医疗诊断、金融风控、知识管理等领域掀起新一轮技术浪潮和应用革新。Kùzu团队也在积极推动这一生态的建设，未来值得期待更多创新实践的涌现。
