HiRAG：利用分层知识进行检索增强生成

发布于2025年3月13日

作者：Haoyu Huang, Yongfeng Huang, Junjie Yang, Zhenyu Pan, Yongqiang Chen, Kaili Ma, Hongzhi Chen, James Cheng

arXiv:2503.10150 [ cs.CL, cs.AI ] github:hhy-huang/HiRAG

摘要

基于图的检索增强生成（RAG）方法显著提升了大型语言模型（LLMs）在特定领域任务中的表现。然而，现有的RAG方法未能充分利用人类认知中固有的分层知识，这限制了RAG系统的能力。在本文中，我们引入了一种名为HiRAG的新型RAG方法，该方法利用分层知识来增强RAG系统在索引和检索过程中的语义理解和结构捕获能力。我们的大量实验表明，HiRAG在性能上显著优于最先进的基线方法。