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什么是HippoRAG框架?它的核心设计灵感是什么?

2025-08-30 1.3 K

HippoRAG框架概述

HippoRAG是由俄亥俄州立大学OSU-NLP小组开发的开源检索增强生成(RAG)框架,最新版本HippoRAG 2已亮相NeurIPS 2024大会。该框架通过模拟人类大脑的长时记忆机制,将外部知识文件转化为结构化记忆网络,帮助大语言模型实现高效的多跳知识检索。

核心技术组件

  • 知识图谱整合:将文档转化为可遍历的语义网络结构
  • 个性化PageRank算法:实现知识节点间的重要性评分
  • 多跳检索管线:支持跨文档的连贯知识推理路径

设计特点

相较于传统RAG系统,HippoRAG通过模仿人类记忆的联想机制,能够:

  • 在离线索引阶段降低70%资源消耗
  • 保持平均200ms内的在线响应速度
  • 支持持续的知识库增量更新

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