智能写作内容优化中的 Graph RAG 技术应用与效果分析后印本

作者： 覃俊 ¹
作者单位：

1. 广西日报社
提交时间：2025-09-19 15:52:10

摘要: 【目的】目前的大语言模型往往将智能写作视为无结构的纯文本数据，忽视了文本内部的逻辑结构和联系，制约了内容质量效果。【方法】精准快速地定位相关信息是提升内容质量的关键，通过融合 RAG 与知识图谱（KG）的智能写作优化技术，构建知识图谱来整合信息，保留文本的内部逻辑和关联性，来提升内容写作效果。【结果】该方法能够更精确地解析写作需求，并通过引入知识图谱，提高信息检索精确度及优化了内容生成质量。【结论】该技术已在中国新闻技术工作者联合会 AIGC 应用研究中心（广西实验室）试运行近半年，显示该方法可显著提升内容生成的精准度和效率。

Graph RAG 智能写作内容优化知识图谱检索增强

分类： 数字出版 >> 互联网期刊
引用： ChinaXiv:202509.00131 (或此版本 ChinaXiv:202509.00131V1)
DOI:10.12074/202509.00131
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202509.00131
推荐引用方式： 覃俊.智能写作内容优化中的 Graph RAG 技术应用与效果分析.中国科学院科技论文预发布平台.[DOI:10.12074/202509.00131] (点此复制)

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2025-09-19 15:52:10

ChinaXiv:202509.00131V1

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