NodeRAG的异构图结构是其核心优势，通过以下机制显著提升检索精准度：
- 多种节点类型： 支持文档、实体、关键词等多种节点类型，能够更细致地表示数据关系，避免单一节点类型的局限性。
- 图分解与增强： 将复杂查询拆分为子任务分配到不同节点类型，并补充节点间的隐式关系，提升上下文完整性。
- 多跳推理： 通过图搜索算法支持多跳推理（推荐2-3跳），能够深入挖掘数据间的深层关联。
- 增量更新： 动态更新图结构，无需重建整个图数据库，确保数据时效性。
例如，在查询“深度学习在医疗中的应用”时，NodeRAG能够先从关键词节点跳转到相关论文节点，再跳转到作者或机构节点，最终提供全面的检索结果。
此外，图结构可视化工具帮助用户直观理解数据关系，进一步优化检索策略。
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