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Naive RAG
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HyperGraphRAG 利用超图处理N元关系，推动RAG发展
HyperGraphRAG 是一个新推出的开源项目，它利用超图而非传统的知识图谱，引入了第三代检索增强生成（RAG）范式。这种方法允许直接表示N元关系，其中单个超边可以连接多个实体，从而比知识图谱中使用的二元边保留了更完整的关系上下文。该项目在 NeurIPS 2025 论文中有详细介绍，包含一个用于知识超图构建、检索和生成的三个阶段的流水线，并在多个领域进行了基准测试。
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Agentic RAG赋能LLM按需检索信息
Agentic检索增强生成（RAG）提供了一种比静态RAG更高级的信息检索方法，静态RAG在处理复杂或时效性查询时存在困难。Agentic RAG赋能LLM决定何时何地检索信息，充当一个工具，而不是管道中的固定步骤。这允许条件性、多跳式和源路由式检索，使LLM能够更好地处理需要将内部文档与实时数据交叉引用或执行迭代研究的查询。