9月11日,腾讯优图实验室开源了Youtu-GraphRAG,这是一个全新的图检索增强生成框架,旨在通过大语言模型+RAG模式,将知识组织成图谱,再交给大语言模型进行检索和推理,从而提高模型在处理复杂问答任务时的准确性和可追溯性。Youtu-GraphRAG特别适用于企业知识库问答、科研文档解析、个人知识管理等知识密集型场景。
Youtu-GraphRAG通过三大创新实现了从图构建到索引、再到检索的垂直统一和认知闭环。首先,它采用了四层知识树结构,将知识拆解成属性、关系、关键词和社区四个层次,使得大模型在回答问题时能够沿着知识树定位信息,推理路径清晰可见。其次,社区检测升级不仅关注“谁和谁有关”,还结合语义理解“为什么它们有关”,生成简明摘要,帮助用户快速抓住问题本质。最后,智能迭代检索机制允许用户提出复杂问题时,将其拆解成多个子问题并行检索,并通过迭代反思机制对结果进行补充和修正,最终给出更完整、更可靠的回答。
Youtu-GraphRAG在实践检验中表现出色。在六个权威基准测试中,最高可节省90.71%的Token成本,复杂推理任务的准确率最高提升16.62%。此外,该框架支持中英文双语,跨领域应用无需重构,具有很高的灵活性。
使用Youtu-GraphRAG非常简单,只需四步即可上手。首先,通过命令行获取项目代码。其次,进行环境配置,包括获取远程调用模型的凭证API key并创建配置文件。然后,一键部署项目。最后,通过curl命令体验交互。
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