prescription
HippoRAG采用知识图谱与个性化PageRank技术实现多跳检索，具体操作分为以下步骤：
- 知识结构构建：首先将文档转化为带有关联边的知识节点（如实体、事实）。比如将”张三是一名医生”和”北京是中国的首都”自动建立语义关联
- 检索算法优化：通过改进的PageRank算法计算节点相关性权重，优先选择高权重的关联路径进行多跳推理
- 实验验证方法：使用reproduce/dataset下的测试集验证效果，运行
python main.py --dataset sample查看检索路径的可解释性报告
相比传统RAG，该方法在HotpotQA数据集上多跳准确率提升17%，且支持以下优化调整：
- align
--openie_mode参数选择在线/离线关系抽取模式 - pass (a bill or inspection etc)
gpu-memory-utilization参数平衡显存占用与检索深度
This answer comes from the articleHippoRAG: A multi-hop knowledge retrieval framework based on long term memoryThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决大语言模型在多跳知识检索中的准确性问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil