NodeRAG – 以异构图为核心的检索增强生成系统

NodeRAG 是什么

NodeRAG 是一种基于异构图的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统，由 Terry-Xu-666 开发，于 2025 年 3 月发布首个稳定版本。它通过将文档和大语言模型提取的信息分解为多种类型的节点，如实体、关系、语义单元、属性、高层次元素、概览和文本等，并利用图算法优化信息检索流程，从而实现更精准、更高效的检索和生成效果，特别适合需要多跳推理和复杂上下文理解的任务。

核心功能

• 多跳信息检索 ：构建的异构图能从多个节点中提取和整合信息，实现多跳信息检索，可解决复杂的查询任务，如在多文档问答中，找到分散在不同文档中的相关信息生成准确答案。
• 细粒度信息提取 ：异构图包含多种节点类型，能对信息进行细粒度的分类和组织，使系统更精准地检索和提取相关信息，提高结果的可解释性。
• 增量更新支持 ：支持异构图的增量更新，可动态地添加或修改节点和边，适应快速变化的数据环境，如新闻领域的新事件和信息能及时整合到图中。
• 优化性能与效率 ：在检索速度和存储效率方面进行了优化，通过高效的索引和查询算法，能在大规模数据集上快速检索信息，减少存储成本。
• 可视化与用户界面 ：提供友好的可视化界面和完整的 Web UI，用户可图形化地探索和管理异构图。
• 上下文感知生成 ：生成模块能利用异构图中的上下文信息，生成更准确、更连贯的文本内容，如新闻摘要、问答回答等。

技术原理

• 异构图结构设计 ：其核心是一个异构图结构，集成多种类型的节点来全面表示语料库中的知识，每种节点类型承担特定角色和功能，共同构成强大灵活的图结构。
• 图构建过程 ：分为图分解、图增强、图丰富三个步骤。先使用大语言模型将文本块分解为基本节点构建初始图结构；再通过节点重要性评估和社区检测等方法丰富图结构，增加高级元素和属性节点；最后插入原始文本块并有选择地嵌入部分数据，用 HNSW 算法组织数据到多层图结构中。
• 图搜索机制 ：使用双搜索机制和浅层个性化 PageRank（PPR）算法。结合标题节点上的精确匹配和富信息节点上的向量相似性搜索识别图中的入口点，再通过模拟从入口点开始的有偏随机游走识别相关节点，并通过早停策略限制迭代次数，确保相关性保持在局部范围内。
• 增量更新机制 ：当有新文档加入时，能智能地将新信息整合到现有图结构中，无需重建整个知识图谱。
• 优化的稀疏个性化 PageRank ：利用 SciPy 的稀疏矩阵计算能力，高效处理大规模图结构，为精准检索提供支持。

支持平台

NodeRAG 支持在 Linux、Windows、macOS 等操作系统上运行，用户可以通过 Conda、Docker 和 PyPI 等多种方式安装部署，可轻松搭建本地 Web 界面，满足不同用户在各种环境下的使用需求。

团队介绍

NodeRAG 由 Terry-Xu-666 开发，目前其开发团队持续活跃，社区也在不断发展壮大。团队成员致力于通过技术创新和优化，不断提升 NodeRAG 的性能和功能，为用户提供更优质的使用体验，并积极推动该项目在多个领域的应用和推广。

项目资源

官网：https://github.com/Terry-Xu-666/NodeRAG

源码：https://gitcode.com/gh_mirrors/no/NodeRAG

业务场景

• 知识管理 ：可将企业的大量文档和数据构建为异构图，实现知识的高效组织和检索，方便员工快速查找所需信息，提高工作效率。
• 智能问答 ：在多文档问答、客服问答等场景中，能够准确理解用户问题，通过多跳检索和细粒度信息提取，生成准确、详细的答案，提升问答系统的性能。
• 数据分析 ：帮助分析师快速从海量数据中发现隐藏的关系和模式，为决策提供有力支持。
• 内容创作 ：为内容创作者提供灵感和素材，根据用户输入的主题或关键词，检索相关的知识点和信息，辅助创作高质量的内容。
• 新闻处理 ：及时整合新闻领域的最新事件和信息，实现新闻的快速检索、分析和生成，满足新闻行业的时效性要求。