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如何解决传统RAG系统在多跳推理时准确率低的问题？

2025-08-24

1.1 K

NodeRAG通过异构图的创新设计显著提升多跳推理的准确性，具体解决方法如下：

图分解技术：将复杂查询拆分为子任务分配给不同类型的节点（如文档/实体/关键词），避免传统线性检索的语义丢失
图增强机制：自动补充节点间的隐式关系，系统默认会为存在逻辑关联的节点建立虚拟边（如”论文A引用B”与”B提及概念C”会生成A-C的间接关系）
动态调整检索深度：在Web界面的高级设置中，建议将”检索深度”设为2-3跳，超过3跳可能导致噪声增加
可视化验证路径：利用内置的图结构可视化工具，可以直观检查节点间的关联路径是否合理

典型操作流程：登录Web界面→导入数据集→在搜索框输入多条件查询（如”COVID-19对全球经济的影响”）→将检索深度设为3→检查系统展示的跨领域节点关联路径。

本答案来源于文章《NodeRAG：基于异构图的精准信息检索与生成工具》

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