检索 · 2024
HippoRAG
用知识图谱和个性化 PageRank 一次找出多跳证据，而不必反复调用模型。
要解决的问题
多跳问题如果每跳都让大模型重写查询，费用和延迟会随跳数上升。
相对前一代的变化
GraphRAG 的社区摘要面向全局问题。HippoRAG 用图上的 PageRank 做多跳检索，目标是用单次检索接近迭代检索的效果。
做法
Gutiérrez 等人用模型抽取实体和关系建成图。查询时从相关实体出发做个性化 PageRank，把图上靠近的段落一起取回。
局限
抽图错了，PageRank 会把错误邻居排上来。它省下的是在线迭代，不是离线建图的模型调用。
在链路中的位置
位于多跳检索和 GraphRAG 之间，用图算法代替多轮查询。