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技术科普|首个 GraphRAG-Bench 如何评估九大 GraphRAG 性能?

导读:传统 RAG 遇瓶颈,复杂推理怎么办? GraphRAG 正成为知识管理新利器。 但关键问题来了:GraphRAG 真的超越了 RAG 吗?GraphRAG 哪家强?GraphRAG 性能评估标准有哪些?面针对不同场景需求如何选择?香港理工大学等学者在 6 月 3 日发表论文,重磅推出首个大规模、领域特定基准 GraphRAG-Bench,为技术选型提供硬核依据。 🔍本文翻译略有删减,论文原文如下 https://arxiv.org/pdf/2506.02404 本文首发于「NebulaGraph 技术社区」,更多产品资讯请访问「NebulaGraph 官网」 一、摘要 图检索增强生成(Graph Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG)因其在结构化组织领域特定语料库并提升复杂推理能力的潜力,正日益受到认可。然而,当前 GraphRAG 模型的评估主要依赖传统的问答数据集。这些数据集在问题广度和评估指标上存在局限性,无法全面衡量 GraphRAG 模型所带来的推理能力提升。 为弥补这一不足,我们提出了 GraphRAG-Bench,这是...

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