LLMs之GraphRAG：《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》翻译与解读导读：该论文提出了一种基于图结构的知识图谱增强生成(Graph RAG)方法，用于回答用户针对整个文本集合的全局性质询问，以支持人们对大量数据进行全面理解。背景痛点：传统的回答增强生成(RAG)方法主要用于本地问答任务，无法很