腾讯开源Youtu-GraphRAG，提升复杂问答准确性

快速阅读: 腾讯优图实验室9月11日开源Youtu-GraphRAG，通过大语言模型与RAG模式结合，优化复杂问答任务的准确性和可追溯性，特别适合企业知识库、科研文档解析等场景，具备高灵活性和成本效益。

9月11日，腾讯优图实验室开源了Youtu-GraphRAG，这是一款新的图检索增强生成框架，旨在通过大语言模型与RAG模式相结合，将知识组织成图谱，再由大语言模型进行检索和推理，以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、科研文档解析和个人知识管理等知识密集型场景。

Youtu-GraphRAG通过三项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，它采用四层知识树结构，将知识分解为属性、关系、关键词和社区四个层次，使大模型在回答问题时能沿知识树定位信息，推理路径清晰可见。其次，社区检测升级不仅关注“谁与谁有关”，还结合语义理解“为何相关”，生成简洁摘要，帮助用户快速把握问题核心。最后，智能迭代检索机制允许用户在提出复杂问题时，将其分解为多个子问题并行检索，通过迭代反思机制对结果进行补充和修正，最终提供更全面、更可靠的答案。

Youtu-GraphRAG在实际应用中表现优异，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，跨领域应用无需重新构建，具备高度灵活性。

使用Youtu-GraphRAG非常便捷，只需四步即可开始操作。首先，通过命令行获取项目代码。其次，完成环境配置，包括获取远程调用模型所需的API密钥并创建配置文件。然后，一键部署项目。最后，通过curl命令体验交互功能。

GitHub源码链接：https://github.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag

(以上内容均由Ai生成)