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PapersGraphRAG
2026-10-14
Gutiérrez 等人的 HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models（arXiv:2405.14831）要解决的是多跳：答案要先找到实体 A，再沿关系走到 B，向量相似度经常在第一跳就偏了。
索引同样是知识图。查询时先把问题里的实体标到图上，再跑 Personalized PageRank，让概率沿边扩散，最后取被走到的段落。它不生产社区摘要，也不打算替代单跳的向量检索；图在这里是多跳时的通路，不是一份可以通读的全局综述。
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