以查询为中心的图检索增强生成

以查询为中心的图检索增强生成论文信息 标题: Query-Centric Graph Retrieval Augmented Generation 作者: Yaxiong Wu, Jianyuan Bo, Yongyue Zhang, Sheng Liang, Yong Liu 发布日期: 2025-09-25 ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2509.21237 核心概述基于图的检索增强生成(RAG)通过外部知识丰富大型语言模型(LLM),实现长上下文理解和多跳推理。但现有方法面临粒度困境:细粒度的实体级图会产生高昂的token成本并丢失上下文,而粗粒度的文档级图无法捕捉细微的关系。 粒度困境细粒度实体级图优势: 精确的实体关系建模 支持细致的推理 关系表达清晰 劣势: Token成本极高 上下文信息碎片化 实体消歧困难 粗粒度文档级图优...

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