圖檢索增強生成（GraphRAG）已成為大模型解決復雜領域知識問答的重要解決方案之一。然而，當前學界和開源界的方案都面臨著三大關鍵痛點：
開銷巨大：通過 LLM 構建圖譜及社區(qū)，Token 消耗大，耗時長，經(jīng)濟與時間成本高昂。
效果瓶頸：對復雜問答的解析精度有限，面臨顯著的效果瓶頸。
適配成本高：缺乏跨任務泛化能力，遇新領域需重新調整全鏈路，遷移成本高。
針對這些難題，騰訊優(yōu)圖實驗室正式開源 Youtu-GraphRAG 框架，通過創(chuàng)新的算法優(yōu)化，實現(xiàn)了成本和效果的雙重突破！
論文標題：Youtu-GraphRAG: Vertically Unified Agents for Graph Retrieval-Augmented Complex Reasoning
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2508.19855
成本和效果的雙重突破
在六個跨領域多語言基準測試中，Youtu-GraphRAG 展現(xiàn)出卓越性能：
大幅成本優(yōu)化：相比同類最佳方案，構圖成本節(jié)省 30%+；
顯著精度提升：在復雜推理任務中獲得最高 16%+ 的準確率提升；
這些結果標志著 GraphRAG 技術向落地可用的發(fā)展階段邁進了重要的一步。
技術架構：三大創(chuàng)新構建垂直統(tǒng)一的完整方案
Youtu-GraphRAG 通過 Schema 連接兩個智能體，在圖構建、索引和檢索上實現(xiàn)垂直統(tǒng)一和認知閉環(huán)，以領先的落地級圖構建與推理能力推動 GraphRAG 進入新的階段。
1. Schema 引導的層次化知識樹構建
通過引入有針對性的實體類型、關系和屬性類型，為圖構建智能體提供精確約束，實現(xiàn)了跨領域知識的自主演化和高質量抽取。四層架構設計包括：
屬性層：存儲實體的屬性信息
關系層：構建實體間的關系三元組
關鍵詞層：建立關鍵詞索引體系
社區(qū)層：形成層次化的高維度社區(qū)結構
2. 結構語義雙重感知的社區(qū)檢測
巧妙融合結構拓撲特征與子圖語義信息，在復雜網(wǎng)絡中提煉高維度知識加強推理總結能力，社區(qū)生成效果顯著優(yōu)于傳統(tǒng) Leiden 和 Louvain 算法。利用大模型進行社區(qū)摘要生成，實現(xiàn)更高層次的知識抽象。
3. 智能迭代檢索機制
深度理解圖 Schema，將復雜查詢針對性地轉換為符合圖特征且可并行處理的子查詢，通過迭代檢索進一步提升思維鏈追溯與反思能力。
When & Why? 三大核心應用場景
多跳推理與總結
完美解決需要多步推理的復雜問題，如深度關聯(lián)分析、因果推理等場景。
知識密集型任務
高效處理依賴大量結構化知識的問題，如企業(yè)知識庫問答、技術文檔深度解析。
跨域擴展應用
輕松支持學術論文、個人知識庫、私域 / 企業(yè)知識庫等多個領域，最小化人工干預成本。
交互界面
快速啟動：四步開箱智能復雜問答
第一步：獲取項目代碼
git?clone?https://github.com/TencentCloudADP/youtu-graphragcd?youtu-graphrag
第二步：環(huán)境配置
1. 首先訪問提供模型服務的平臺，獲取遠程調用模型的憑證 API key。
2. 按照.env.example 格式創(chuàng)建配置文件，創(chuàng)建并復制 API key，`Youtu-GraphRAG` 項目的 `.env` 文件中的 llm 部分中設置。
cp?.env.example .env# 配置 OpenAI 格式的 LLM API# LLM_MODEL=deepseek-chat# LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com# LLM_API_KEY=sk-xxxxxx
第三步：一鍵部署
docker?build -t youtu_graphrag:v1 .# 啟動 docker 容器docker?run -d -p?8000:8000?youtu_graphrag:v1
第四步：體驗交互
curl -v?http://localhost:8000
訪問 http://localhost:8000 即可體驗完整的圖增強推理服務，包括：
可視化知識圖譜展示
交互式智能問答
實時推理路徑追蹤
企業(yè)級優(yōu)勢特性
統(tǒng)一配置管理
集中化參數(shù)管理：所有組件通過單一 YAML 文件統(tǒng)一配置
多環(huán)境無縫支持：輕松實現(xiàn)跨領域遷移部署
高性能架構
并行子問題處理：采用并行機制處理分解后的問題
迭代推理演進：逐步構建答案，提供清晰的推理軌跡
企業(yè)級擴展性：專為私域及企業(yè)級部署而設計
社區(qū)貢獻與數(shù)據(jù)集
我們提供公平匿名數(shù)據(jù)集 ?AnonyRAG ?，有效防范大語言模型預訓練過程中的知識泄露問題，深度檢驗 GraphRAG 框架的檢索性能。
我們致力于構建一個開放、靈活的知識圖譜檢索與推理框架。無論你是研究者、工程師，還是對知識圖譜與 RAG 有興趣的開發(fā)者，都可以在以下方向貢獻：
新種子 Schema 開發(fā)：
設計并提交高質量的種子 Schema，幫助 GraphRAG 更好地理解不同數(shù)據(jù)類型。
示例：為醫(yī)療領域構建患者、藥物、治療方案的種子 Schema
自定義數(shù)據(jù)集集成:
在盡量減少對 Schema 的人工干預下，嘗試集成新的開放數(shù)據(jù)集或行業(yè)數(shù)據(jù)集。
示例：
集成 WikiData、PubMed、arXiv 等開放數(shù)據(jù)集
集成企業(yè)內(nèi)部文檔或日志數(shù)據(jù)，并驗證 Graphrag 的兼容性
特定領域的最佳實踐應用案例
展示 GraphRAG 在某一領域的最佳實踐，讓社區(qū)更直觀地了解其應用潛力。
示例：
金融領域：構建基于 Graphrag 的風險事件知識圖譜
教育領域：集成課程大綱、作業(yè)與考試題庫，輔助智能問答
科研領域：集成論文數(shù)據(jù)集，支持跨學科知識發(fā)現(xiàn)
立即體驗
Youtu-GraphRAG 不僅代表了圖檢索增強生成技術的最新進展，更為企業(yè)級知識管理和智能問答系統(tǒng)設立了新的標桿。其突破性的成本效益比和精度提升，讓高質量智能問答服務變得更加可及和可持續(xù)。
立即體驗 Youtu-GraphRAG，開啟智能問答的新篇章！
掃碼前往 GitHub 獲取源代碼：
掃碼加入技術討論社群：
請?zhí)砑有≈治⑿挪⒄f明 “加入 Youtu-GraphRAG 社群”，通過后將拉你入群：
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