图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗时长，经济与时间成本高昂。 效果瓶颈：对复杂问答的解析精度 ...

随着时间的推移，人工智能领域不断发展，像检索增强生成(RAG，Retrieval-Augmented Generation)这样的传统模型在数据检索方面取得了重大进展，但它们在理解深层上下文含义方面仍然存在困难。GraphRAG提出了一种全新的解决方案，它将图技术与先进的检索方法相结合 ...

What if your AI could not only retrieve information but also uncover the hidden relationships that make your data truly meaningful? Traditional vector-based retrieval methods, while effective for ...