LightRAG是采用模块化架构的轻量级检索增强生成系统，包含文档处理管道、存储层、检索引擎和响应生成四大组件。系统采用多层存储架构，支持多种后端选择；提供多种检索模式(naive、local、global等)；灵活集成各类LLM和嵌入模型；通过文档处理管道将原始文本转换为知识图谱，实现高效的大模型应用开发。

一、系统架构

LightRAG使用模块化架构，包含四个主要组件：

• 文档处理管道：将文档分割成片段并提取实体和关系
• 存储层：管理向量嵌入、知识图谱和文档状态
• 检索引擎：使用向量搜索和图遍历实现各种检索策略
• 响应生成：使用 LLM 基于检索到的上下文创建连贯的响应

二、核心组件

LightRAG 围绕几个相互作用的组件构建，每个组件都有特定的职责：

组件	描述	关键类
存储层	管理不同类型的数据，具有专门的后端	BaseKVStorage, BaseVectorStorage, BaseGraphStorage, DocStatusStorage
文件处理管道	将文档转换为块、实体和关系	extract_entities, merge_nodes_and_edges
知识图谱	管理实体和关系连接	BaseGraphStorage
查询引擎	使用知识图谱处理用户查询	kg_query, naive_query
LLM集成	与不同的语言模型接口	lightrag/llm/

三、存储架构

LightRAG采用多层存储架构，具有针对不同数据类型的专用组件。这种设计允许灵活选择后端，并针对每种数据类型进行优化性能。

存储系统使用可插拔架构，具有多种实现选项：

• 键值(KV)存储：

• 存储完整文档、文本块和 LLM 响应缓存
• 默认实现：JsonKVStorage
• 其他后端：Redis、MongoDB

• 向量存储：

• 存储语义搜索的向量嵌入
• 默认实现：NanoVectorDBStorage
• 其他后端：Faiss、Milvus、Qdrant

• 图存储：

• 存储知识图谱结构
• 默认实现：NetworkXStorage
• 其他后端：Neo4j、MongoDB、PostgreSQL

• 文档状态存储：

• 跟踪文档处理状态
• 默认实现：JsonDocStatusStorage

存储后端多种可配置项：

存储类型	功能	可用后端
KV存储	文档和文本块存储	JsonKVStorage, PGKVStorage, RedisKVStorage, MongoKVStorage
向量存储	嵌入向量存储	NanoVectorDBStorage, PGVectorStorage, MilvusVectorDBStorage, ChromaVectorDBStorage, FaissVectorDBStorage, MongoVectorDBStorage, QdrantVectorDBStorage
图存储	图边和节点存储	NetworkXStorage, Neo4JStorage, PGGraphStorage, AGEStorage, MemgraphStorage
文档状态存储	文档处理状态	JsonDocStatusStorage, PGDocStatusStorage, MongoDocStatusStorage

四、文档处理管道

LightRAG 通过一个复杂的管道处理文档，将原始文本转换为知识图谱，同时保留原始上下文：

• 文本处理步骤：

• 文档摄取：接收文档并分配唯一 ID。
• 分块：根据标记大小将文档拆分为更小的块。
• 实体提取：使用 LLM 识别每个块中的实体和关系。
• 知识图谱构建：实体成为节点，关系成为边。
• 向量嵌入：块、实体和关系嵌入以进行语义搜索。

• 多模态拓展：

五、查询引擎

LightRAG提供了多种不同的检索模式，用于确定如何检索信息：

• naive：简单的向量搜索，没有知识图谱
• local：关注上下文相关的信息
• global：利用全局知识图谱连接
• hybrid：结合本地和全局检索方法
• mix：结合知识图谱和向量检索

通过更改QueryParam中的mode参数来尝试不同的模式。

模式	描述	用法
naive	简单的块向量搜索	基本文档检索
local	针对查询中相关实体的知识图谱遍历	专注的上下文知识
global	更广泛的知识图谱探索	广泛的知识综合
hybrid	结合本地和全局方法	深度和广度之间的平衡
mix	使用所有检索方法的复杂方法	最全面的检索
bypass	直接LLM查询，不进行检索	当不需要外部知识时

六、LLM和嵌入集成

LightRAG设计用于与各种LLM提供商和嵌入模型一起工作，提供模型选择的灵活性：

• LLM集成

• 支持的 LLM 提供商：OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Ollama
• 模型选择：通过环境变量或直接API进行配置
• 流式支持：异步流式响应以实现实时交互
• 缓存：内置响应缓存以减少API调用

• 嵌入模型

• 嵌入函数：可插拔的嵌入函数用于向量表示
• 批量处理：高效的批量处理以进行文档嵌入
• 缓存：嵌入缓存以减少冗余计算

七、数据流架构

LightRAG中的完整数据流从文档摄取到查询响应遵循循环模式：

八、扩展

LightRAG提供了几个扩展和集成点：

• 自定义知识图谱集成：

• 直接插入自定义知识图谱
• 与外部图数据源集成

• 重排序：

• 可选的重排序模型以改进检索质量
• 与各种重排序服务兼容

• 可视化工具：

• 知识图谱可视化功能
• 与Neo4j和其他可视化库集成

• Web UI和API服务器：

• 内置Web界面用于文档管理
• REST API用于与其他应用程序集成

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