NodeRAG的异构图架构与检索能力
NodeRAG是Terry-Xu-666开发的开源RAG系统，其核心创新在于采用异构图数据结构。这种架构支持多种节点类型（文档、实体、关键词等），通过图分解、增强和丰富技术实现多跳推理能力。相比传统RAG系统只能处理单一文档关系，NodeRAG的异构图可建立跨维度的语义关联，在处理”深度学习在医疗中的应用”这类复杂查询时，能自动识别文献作者、技术术语、临床案例等多层次关系。
系统通过四个关键步骤优化检索：图分解将查询拆解为子任务，图增强补充节点间隐式关系，图丰富整合外部知识库，图搜索使用高效算法定位相关节点。这种架构使NodeRAG在ACL评测中，多跳推理准确率比传统方法提升42%，检索速度在千万级节点数据集上仍保持毫秒级响应。
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " NodeRAG是一个开源的检索增强生成系统，利用异构图结构显著提升检索精准度和上下文相关性
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