RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM
RAGU：多步GraphRAG引擎与紧凑领域适配LLM
🧭 GraphRAG引擎优化 · 轻量模型
ITMO University · Novosibirsk State University · Far Eastern Federal University
将知识图谱构建拆分为抽取与整合两步，用7B语言模型超越32B模型，实现更完整的证据检索
📌 工作参考价值（4 点）
- 知识图谱构建流水线可复用：两阶段有类型实体抽取 + DBSCAN 去重 + LLM 摘要 + Leiden 社区发现，适合电商商品库、搜索日志构建结构化知识图谱。
- 业务专属轻量模型思路：任务所需的语言技能（理解、抽取、推理）随参数增长有限，可针对性地训练 7B 模型替代大模型，降低成本与延迟，适用于线上抽取 pipeline。
- 多跳检索的完整性验证：GraphRAG 在医学领域取得证据召回 0.84，可迁移至电商多条件筛选或推荐解释场景，确保检索覆盖所有相关事实片段。
- 工程化参考：开源、pip 安装、单 GPU 运行，易于集成到现有 RAG 系统中，可直接作为商品问答、内容推荐的 GraphRAG 基座测试效果。