要优化NodeRAG的检索结果，可以从以下几个方面入手：
- Data preparation: 确保输入数据包含丰富的元信息（如作者、日期等），推荐使用结构化JSON格式。
- 检索设置： 适当增加检索深度（2-3跳），对于复杂查询可以启用高级设置中的“图增强”或“图丰富”功能。
- 配置调整： 高级用户可通过编辑config.yaml文件调整节点权重、边类型等参数，优化检索策略。
- 增量更新： 定期导入新数据保持图结构的时效性，特别是在处理动态内容时。
- 模型集成： 合理配置LLaMA、GPT等大模型的API或本地路径，提升生成内容的质量。
如果遇到检索不准确的情况，建议检查数据质量，增加检索深度，或者参考官方文档中的性能优化建议。
This answer comes from the articleNodeRAG: A Heterogeneous Graph-Based Tool for Accurate Information Retrieval and GenerationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化NodeRAG的检索结果？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil