如何解决大语言模型在多跳知识检索中的准确性问题？

2025-08-30

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prescrição

HippoRAG采用知识图谱与个性化PageRank技术实现多跳检索，具体操作分为以下步骤：

知识结构构建：首先将文档转化为带有关联边的知识节点（如实体、事实）。比如将”张三是一名医生”和”北京是中国的首都”自动建立语义关联
检索算法优化：通过改进的PageRank算法计算节点相关性权重，优先选择高权重的关联路径进行多跳推理
实验验证方法：使用reproduce/dataset下的测试集验证效果，运行python main.py --dataset sample查看检索路径的可解释性报告

相比传统RAG，该方法在HotpotQA数据集上多跳准确率提升17%，且支持以下优化调整：

adaptar--openie_mode参数选择在线/离线关系抽取模式
aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)gpu-memory-utilization参数平衡显存占用与检索深度