prescription
Fast GraphRAG通过知识图谱和PageRank算法实现了低成本高精度的RAG系统。其核心优势在于：
- Cost optimization：相比传统方案节省6倍成本（从0.48降至0.08），且数据规模越大效益越明显
- 准确率提升：所有查询准确率达96%，多跳查询95%，比VectorDB高出4倍
- Implementation steps::
- 安装Python包：
pip install fast-graphrag或源码编译 - 配置API密钥与环境变量
- 定义领域范围和示例查询集
- 初始化GraphRAG对象并加载数据
- 安装Python包：
特别适合需要实时更新的大规模知识库场景，其增量更新特性可在1.5分钟内完成800个数据块的插入。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现低成本且高准确率的文档检索增强生成（RAG）？
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