针对学术文献场景，可通过以下方法优化检索性能：
- 预处理数据格式：将文献数据转换为标准JSON结构，需包含content字段（摘要全文）和metadata字段（必须含DOI/作者/发表年份，可选含关键词/引用关系）
- 增量更新策略：对新增文献使用”增量更新”功能（Web界面右上角），避免全量重建图谱
- 索引优化配置：编辑config.yaml中的index_strategy参数，学术文献推荐配置为：
– node_weight: {“paper”:0.6, “author”:0.2, “keyword”:0.2}
– edge_type_priority: [“cite”, “co-author”, “contain”] - 硬件加速方案：大规模数据集（10万+节点）建议采用Docker部署，通过–gpus参数启用GPU加速
实测数据：在配备RTX 3090的服务器上，百万级文献库的典型查询响应时间<800ms。
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 " 怎样优化NodeRAG在学术文献管理中的检索速度？
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