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DeepSieve提供Naive和Graph两种RAG模式以适应不同复杂度场景

2025-08-19

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DeepSieve设计有Naive与Graph双模式架构：Naive模式优化了简单查询的处理速度，适用于单数据源场景；Graph模式则采用图结构组织多源数据关系，更适合需要跨源推理的复杂任务（如学术文献关联分析）。用户通过环境变量RAG_TYPE切换模式，两种模式均支持答案融合功能，但Graph模式会产生更高计算开销。测试数据显示Graph模式在Hotpot_QA数据集上的准确率比Naive模式提升约18%。

本答案来源于文章《DeepSieve：处理复杂查询源的RAG智能信息筛选工具》