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[AI] 腾讯优图实验室开源Youtu-GraphRAG框架，破解复杂领域知识问答难题

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图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型应对复杂领域知识问答的关键方案，但当前学界和开源界的方案普遍面临开销大、效果有限、适配成本高等挑战。腾讯优图实验室宣布正式开源Youtu-GraphRAG框架，该框架在六个跨领域多语言基准测试中表现卓越，实现了大幅成本优化——相比同类最佳方案构图成本节省超30%，在复杂推理任务中准确率提升最高达16%，同时支持中英双语处理，通过最小化人为干预Schema实现跨领域无缝迁移。

Youtu-GraphRAG通过Schema连接两个智能体，在图构建、索引和检索环节实现垂直统一与认知闭环。其核心技术包括Schema引导的层次化知识树构建，通过引入针对性实体类型、关系和属性类型，为图构建智能体提供精确约束，形成包含属性层、关系层、关键词层和社区层的四层架构，实现跨领域知识自主演化与高质量抽取。在社区检测方面，该框架巧妙融合结构拓扑特征与子图语义信息，社区生成效果显著优于传统Leiden和Louvain算法，并利用大模型进行社区摘要生成，提升知识抽象层次。此外，其智能迭代检索机制能深度理解图Schema，将复杂查询转换为符合图特征且可并行处理的子查询，通过迭代检索增强思维链追溯与反思能力。该框架已开源，GitHub地址和论文链接均已公布。

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[AI] 腾讯优图实验室开源Youtu-GraphRAG框架，破解复杂领域知识问答难题

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