#154 · 主分类： 知识库与企业搜索
HiRAG
[EMNLP'25 findings] 一个易于使用的基于分层知识的Graph RAG系统。
项目最后更新：06/16/26
GitHub Stars
556
Forks数量
83
贡献者数量
5
许可证
MIT
收录理由
HiRAG 提供了一条比常见图 RAG 方案更轻量的路径，适合在大型私有文档集上做问答的场景。它把知识库组织成层级结构，查询时会同时调用局部、全局和桥接知识，因此能回答跨文档或需要全局视角的问题。安装后加载文本、调用查询方法即可使用，附带的配置文件和示例脚本覆盖 OpenAI、DeepSeek、ChatGLM 等后端。项目还自带评估工具，包含上下文抽取、图插入和答案评分脚本，支持不同检索模式，方便你在自己的数据上对比普通 RAG 或其他图 RAG 系统。若你想基于有研究支撑的 MIT 许可代码起步，省去从零搭建索引机制的功夫，这个项目值得考虑。
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