FashionKG-RAG: Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Fashion Question Answering
FashionKG-RAG：知识图谱增强的时尚问答检索增强生成
🧭 知识图谱增强 RAG · 时尚问答
构建领域级时尚知识图谱 FashionEcoKG，并设计训练无关的 PG-RAG 框架，通过双粒度路径重排提升时尚问答准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建领域知识图谱时不要止步于物品属性/关系，可借鉴 FashionEcoKG 的 agentic 三阶段管道：从权威教材抽取高保真知识核心，再做跨域增强和生成式扩展，捕获电商领域的完整生态（设计、生产、营销、穿搭等），降低 LLM 幻觉。
- PG-RAG 的 Dual-Granularity Path Re-Ranking 可直接迁移到通用 RAG 检索后排序：先用剪枝后的 query skeleton 提升召回，再用原始完整 query 对候选路径逐条做 agentic 审查，兼顾召回和精确率。
- 训练无关（training-free）框架适合快速落地，无需微调 LLM，只需在检索和重排环节做结构化处理，适合电商搜索推荐团队在现有 RAG 管线上增量部署。
- 对时尚/导购类 Agent，可以将领域 KG 作为工具或知识源，结合 skeleton 提取和路径重排，让 Agent 回答“这件衣服适合什么场合”等知识密集型问题时更有依据。