腾讯宣布开源 Youtu-GraphRAG 框架，解决图检索增强技术难题

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近日，腾讯优图实验室正式对外开源了全新的Youtu-GraphRAG框架，该框架基于图检索增强生成（GraphRAG）技术，旨在提升大语言模型在处理复杂知识领域问答任务中的表现。这一开源项目的发布，标志着在知识图谱与大模型融合应用方面迈出了重要一步。

随着人工智能的发展，如何让大模型更高效地理解和推理复杂知识成为业界关注的焦点。传统的GraphRAG方案在构建知识图谱时往往面临成本高、准确率低、适配性差等问题。Youtu-GraphRAG则通过一系列技术创新，有效解决了这些痛点。

据官方介绍，Youtu-GraphRAG在多个跨领域、多语言的测试基准中均表现出色。在构建成本方面，相比目前最优方案，其图构建成本降低了30%以上；在推理准确性方面，复杂任务的准确率提升了16%以上；同时具备良好的泛化能力，支持中英文双语处理，并能通过最小化人工干预Schema实现跨领域迁移。

其中，社区层通过结构语义双重感知的社区检测算法，将图结构的拓扑特征与语义信息相结合，有效提取高维知识，显著提升了推理能力。实验表明，该方法在社区检测效果上优于传统Leiden和Louvain算法。

此外，Youtu-GraphRAG还引入了智能迭代检索机制，能够深入理解图Schema，将复杂查询拆解为可并行执行的子查询，并通过多次迭代提升查询的深度与准确性，增强模型的“思维链”追溯与反思能力。

对于开发者和研究人员来说，Youtu-GraphRAG的开源为构建高效、可扩展的知识增强型AI系统提供了新的工具和思路。项目已在GitHub上发布，相关论文也可在arXiv平台查阅。

– GitHub开源地址：https：//github.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag
– 论文链接：https：//arxiv.org/abs/2508.19855

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本文来源： IT之家【阅读原文】