Noesis: Bidirectional Graph-RAG with Adaptive Parallelism and Cross-Knowledge-Base Semantic Discovery
Noesis：双向图 RAG 与自适应并行及跨知识库语义发现
🧭 Graph-RAG 架构 · 多跳推理与跨知识库路由
Alpha Cogs
提出解耦 Graph-RAG 架构，结合双向图遍历、AIMD 并发控制、MoE 量化与跨 KB 路由，HotpotQA 超 GraphRAG +27.8 EM
📌 工作参考价值（4 点）
- 知识图谱构建时参考双向遍历 + 带记忆衰减的 context resolver，可改善电商场景中商品详情、用户评价、售后政策等长文本的跨段落关系抽取，尤其适合“多商品对比”“政策条款与商品页关联”等需要跨 chunk 因果链的任务。
- 借鉴 AIMD 并发控制器：将文档 ingestion 或模型服务的并发从固定线程改为类似 TCP 的加性增/乘性减自适应策略，能自动跑满硬件且避免 OOM，适合大促前全量商品知识库刷新。
- MoE 模型上线采用领域感知选择性量化而非全局量化：对高频/关键专家保持高精度，对冷门专家激进量化，可在 12GB 消费级 GPU 部署大模型，降低电商 RAG assistant 或投放助手的推理成本。
- Mesh 的跨 KB 语义路由可直接迁移：多个业务知识库（商品、活动、广告、客服）不必合并成单一大图；路由层做运行时结构发现与自适应阈值切分，让一个较小模型完成跨域多跳推理，适合构建统一购物助手或广告投放问答系统。