指数图谱

基于图的 RAG 方法总结（GraphRAG、 GraphReader、LightRAG、HippoRAG和KAG）

在自然语言处理领域，检索增强生成（RAG）技术通过结合外部知识库与语言模型，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。近年来，基于图结构的 RAG 方法成为研究热点，通过引入知识图谱的实体关系建模能力，有效解决了传统 RAG 在多跳推理、长文本理解和全局语义捕捉中的局限性。本文详细分析五种代表性方法：GraphRAG、GraphReader、LightRAG、HippoRAG和KAG ，从实现细节、优缺点及适用场景展开对比。

5/27/2025 12:15:00 AM

Goldma

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