完整题目
GraphRAG要实现高质量的结构化召回，依赖于多个关键技术要素。请说明其实现精准召回的核心依赖条件，例如图结构构建、实体关系抽取、查询图匹配等。
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GraphRAG 要获得高质量召回，核心依赖三项，而且每项都需要可验证证据。
1. 可追踪、可更新的图
- 实体链接处理别名、同名异义、语言和时间变化，并保留候选与置信度，避免把“苹果公司”误合到水果。
- 关系抽取保存方向、条件、时间与原文范围。没有原文支持的“隐式关系”只能标成推断候选，不能直接写成事实边。
- 社区和报告记录成员、来源与生成版本，能从摘要下钻到实体、关系和原文。
- 新增、修改、删除与 ACL 变化能传播到所有派生物，并支持回滚。
2. 查询到受约束候选图的匹配
解析查询中的实体、类型、关系、方向、时间、租户和结果预算。实体链接应保留 top-k 候选并结合上下文消歧；图扩展要限制边类型、跳数或代价，防止高出度节点引爆结果。Local、Global 或其他路由只是候选策略，是否自动选择要由分类错误和端到端质量验证。
3. 图与原文证据的融合及评测
图候选必须带回支撑它的文本片段。可使用规则、RRF、重排或分阶段查询融合图与文本，但方法和权重由标注查询集确定。全局报告回答宏观问题时也要保留可下钻证据；局部路径回答细节时要检查每条边。
验收不只看 Recall@K，还要看 Precision@K、实体链接 top-k、关系方向/时间正确性、路径精确率、答案事实支持、无答案拒绝、ACL 与删除传播、P95 延迟和成本。按全局、局部、精确关系和无答案等问题类型分层报告，避免平均值掩盖失败。