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HippoRAG2
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新的RAGU引擎使用紧凑型LLM提升GraphRAG性能
研究人员推出RAGU,一个开源引擎,旨在通过采用多步知识图谱构建过程来改进Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG)。与单通道系统不同,RAGU将实体提取与整合分开,利用DBSCAN等技术进行去重,并使用Leiden社区检测进行图谱构建。一项关键创新是开发了Meno-Lite-0.1,一个针对语言技能优化的紧凑型7B参数模型,其在知识图谱构建方面的表现优于Qwen2.5-32B等大型…
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研究人员开发PhaseGraph,通过校准图和向量检索分数来改进多跳问答。
研究人员开发了一种名为PhaseGraph的新方法,通过更好地整合基于图的相关性信号和向量相似性分数来改进多跳问答。该技术通过使用百分位秩归一化将不同分布的分数映射到共同尺度,然后再进行融合,从而解决了结合不同分布分数的问题。在MuSiQue和2WikiMultiHopQA基准上的实验表明,这种校准融合方法在检索准确性方面带来了适度但统计学上显著的改进。