本文系统阐述图向量输入大模型的三条主路径：文本序列化提示、GraphRAG检索增强与特征融合适配器。核心在维度对齐、语义保真与上下文裁剪，通过将节点、边与子图的语义与embedding转为可读证据或在模型内部对齐，从而在准确率、延迟与成本之间取得平衡。工程上以检索增强为主干，结合结构化摘要与适配器可提升事实一致性与自动化程度；在产品与合规上兼顾国内外生态与数据主权。未来将走向原生图感知模型、标准化协议与自动化对齐，实现更稳健的企业级智能落地。