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傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)依賴文本塊檢索，難以捕捉信息間的復(fù)雜關(guān)系，導(dǎo)致上下文缺失或無(wú)關(guān)信息干擾，效率低下。

而在 RAG 技術(shù)愈發(fā)流行的今天，如何讓 AI 更聰明地?“理解信息之間的關(guān)系”，而不是僅僅“找一段相關(guān)文本”！

在 GitHub 上一款名叫?NodeRAG?的開(kāi)源項(xiàng)目，它讓 RAG 從傳統(tǒng)的“扁平檢索”，進(jìn)化成了真正的“知識(shí)網(wǎng)絡(luò)式”智能查詢。

它是一種基于異構(gòu)圖的 RAG 增強(qiáng)系統(tǒng)，通過(guò)結(jié)構(gòu)化關(guān)系網(wǎng)整合文本、數(shù)據(jù)等多元信息，顯著提升檢索精準(zhǔn)度和生成質(zhì)量，讓 AI 能夠更快更準(zhǔn)的找到需求內(nèi)容。

為什么 NodeRAG 很特別？

傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)通常將文本切塊后通過(guò)向量檢索匹配，沒(méi)有結(jié)構(gòu)、不可解釋、冗余度高。

NodeRAG 引入了“異構(gòu)圖”這一概念：

• ? 不同類型的節(jié)點(diǎn)：文檔段落、圖片、表格、知識(shí)點(diǎn)、實(shí)體等；
• ? 不同類型的邊：上下文引用、引用關(guān)系、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、時(shí)間順序、實(shí)體共現(xiàn)等；
• ? 最終構(gòu)建成一張復(fù)雜的“信息關(guān)系網(wǎng)”。

這讓檢索更細(xì)粒度、更精準(zhǔn)，也讓生成過(guò)程更可追溯、可解釋。

主要功能

• ??構(gòu)建異構(gòu)知識(shí)圖譜：將文本、實(shí)體、表格等信息建模為不同類型節(jié)點(diǎn)，邊表示語(yǔ)義或邏輯關(guān)系。
• ??增量式更新：支持對(duì)已有圖譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)擴(kuò)充，動(dòng)態(tài)添加節(jié)點(diǎn)和邊，無(wú)需重建整個(gè)圖結(jié)構(gòu)。
• ??細(xì)粒度檢索：基于圖的上下文感知檢索，聚焦相關(guān)節(jié)點(diǎn)而非整塊文本。
• ??可視化與Web界面：提供交互式 Web 界面，探索圖結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)關(guān)系和檢索結(jié)果。

快速入手

NodeRAG 提供簡(jiǎn)潔的安裝流程和詳細(xì)文檔，以下是部署與使用步驟：

① 克隆項(xiàng)目

git?clone?https://github.com/Terry-Xu-666/NodeRAG.git
cd?NodeRAG

② 創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境

conda create -n NodeRAG python=3.10
conda activate NodeRAG

③ 安裝uv管理器并安裝依賴

pip install uv
uv pip install NodeRAG

使用方法：

先構(gòu)建異構(gòu)圖，準(zhǔn)備好語(yǔ)料集和APIKEY，將語(yǔ)料集放入一個(gè)自定義目錄的input目錄下

python -m NodeRAG.build -f path/to/main_folder

如果想要實(shí)現(xiàn)增量更新，放入新的語(yǔ)料文件，執(zhí)行上述命令即可。

直接在代碼中導(dǎo)入模塊使用 NodeRAG。

from NodeRAG import NodeConfig, NodeSearch

# 從主文件夾加載配置
config = NodeConfig.from_main_folder(r"C:\Users\Terry_Xu\Desktop\HP")

# 初始化搜索引擎
search = NodeSearch(config)

# 查詢系統(tǒng)
ans = search.answer('who is harry potter?')

# 'ans' 是一個(gè)包含多個(gè)可訪問(wèn)屬性的對(duì)象：

# response：對(duì)您問(wèn)題的生成答案
print(ans.response)

# 答案中的 token 數(shù)量
print(ans.response_tokens)

# 檢索信息：用于生成答案的上下文
print(ans.retrieval_info)

# 檢索上下文中的 token 數(shù)量
print(ans.retrieval_tokens)

注意事項(xiàng):?search.answer()?返回一個(gè)對(duì)象，該對(duì)象同時(shí)包含答案和檢索上下文，以及有用的元數(shù)據(jù)。
這種方法非常適合快速集成到 Python 腳本或 Jupyter notebook 中，無(wú)需設(shè)置 API 服務(wù)器。

還支持本地命令行運(yùn)行，比如基本查詢：

python -m NodeRAG -f path/to/main_folder -q?"您的問(wèn)題"

# 返回帶檢索上下文的答案
python -m NodeRAG -f path/to/main_folder -q?"您的問(wèn)題"?-r

運(yùn)行WebUI指定，打開(kāi)界面服務(wù)：

python -m NodeRAG.WebUI -f?"C:\Users\Terry_Xu\Desktop\HP"

在側(cè)邊欄中，可以查看當(dāng)前狀態(tài)和配置參數(shù)。

配置完成后，可點(diǎn)擊Build按鈕開(kāi)始為您的語(yǔ)料庫(kù)建立索引。

項(xiàng)目結(jié)構(gòu)速覽可以參考中文提示文檔。

寫在最后

NodeRAG?是一個(gè)創(chuàng)新的基于異構(gòu)圖的 RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)。

它將多類型的數(shù)據(jù)（文本、表格、人物、組織、事件……）組織為一個(gè)統(tǒng)一的知識(shí)圖譜，并結(jié)合語(yǔ)言模型進(jìn)行更精準(zhǔn)、更結(jié)構(gòu)化的檢索與問(wèn)答。

它打破傳統(tǒng) RAG “文本碎片 + 向量匹配”的局限，用異構(gòu)圖（Heterogeneous Graph）結(jié)構(gòu)組織信息，讓生成更準(zhǔn)確、檢索更智能、結(jié)果更可解釋。

它可以實(shí)現(xiàn)用你的私有數(shù)據(jù)（筆記、文檔、代碼等）構(gòu)建一個(gè) NodeRAG 知識(shí)網(wǎng)，給你定制“可解釋檢索+生成”的 QA 流程。

也為構(gòu)建真正“懂結(jié)構(gòu)”的 AI 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)提供了完美模板。

GitHub 項(xiàng)目地址：https://github.com/Terry-Xu-666/NodeRAG

中文使用文檔：https://terry-xu-666.github.io/NodeRAG_web/zh/docs/

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