NodeRAG 是一个基于异构图（Heterogeneous Graph）的开源智能检索与生成系统，旨在通过结合结构化与非结构化数据的关系，提升复杂查询下的信息检索与生成能力。其核心思想是利用图结构建模实体间的多样化关联（如文本、知识图谱、用户行为等），并通过图神经网络（GNN）和检索增强生成（RAG）技术实现高效的多模态信息融合与响应生成。
核心特性
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异构图数据建模
- 支持多类型节点（如文档片段、知识实体、用户画像）和边（语义关系、时序行为、逻辑依赖），统一表示异构数据源。
- 示例：将用户提问、相关文档段落、知识图谱中的实体映射为图中的关联节点。
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混合检索策略
- 向量检索：基于嵌入（Embedding）的相似性搜索。
- 图遍历检索：沿异构图关系路径扩展上下文（如“文档A → 实体B → 相关论文C”）。
- 动态融合两种结果，平衡语义匹配与逻辑推理。
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检索增强生成（RAG）优化
- 通过GNN聚合图中多跳邻居信息，生成增强的上下文提示（Prompt）。
- 支持对生成结果的溯源，高亮图中贡献节点（可解释性）。
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开源生态友好
- 兼容常见图数据库（Neo4j、Nebula Graph）和向量库（FAISS、Milvus）。
- 提供预训练模型适配接口（如BERT、LLAMA嵌入）。
典型应用场景
- 复杂QA系统：回答需要跨文档和知识图谱推理的问题（如医疗诊断、法律咨询）。
- 学术研究助手：从论文、专利、数据集中挖掘关联研究线索。
- 企业知识管理：整合内部文档、流程规则和员工经验，生成结构化解决方案。
快速入门
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安装
git clone https://github.com/NodeRAG/NodeRAG pip install -r requirements.txt # 依赖：PyTorch, DGL, Transformers等 -
构建异构图
from noderag import GraphBuilder builder = GraphBuilder() builder.add_node("text", content="大语言模型的发展历程", id="text_1") builder.add_node("entity", label="LLM", id="entity_llm") builder.add_edge("text_1", "entity_llm", relation="DESCRIBES") -
检索与生成
from noderag import RetrieverGenerator rg = RetrieverGenerator(graph="my_graph.db") answer = rg.query("大语言模型有哪些关键技术？", top_k=3) print(answer.text) print(answer.sources) # 显示检索到的节点ID
性能优势
| 任务类型 | 传统RAG | NodeRAG（异构图） |
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| 多跳问答 | 42%准确率 | 67%准确率 |
| 生成结果相关性 | 3.2/5.0 | 4.1/5.0 |
| 响应延迟 | 120ms | 150ms（+25%） |
（测试基准：HotpotQA数据集，NVIDIA T4环境）
扩展方向
- 动态图更新：实时新增用户反馈节点。
- 多模态支持：融合图像、表格等非文本节点。
- 轻量化部署：针对边缘设备的图剪枝与量化。
GitHub仓库提供完整API文档和案例数据集，欢迎开发者参与贡献！ 🚀
(www.nzw6.com)
