HippoRAG 2

HippoRAG 2简介

HippoRAG 2是由俄亥俄州立大学开发的一种检索增强生成（RAG）框架，旨在提升现有RAG系统在模拟人类长期记忆动态性和关联性方面的表现。该框架基于个性化PageRank算法，结合深度段落整合与高效的在线大型语言模型（LLM）使用，使RAG系统更接近人类记忆的特性。在离线阶段，系统利用LLM从文本中提取三元组并构建开放知识图谱（KG），同时通过嵌入模型识别同义词以增强图谱连接性。在线检索过程中，系统将查询与KG中的三元组和段落进行匹配，通过LLM过滤无关信息，并借助个性化PageRank算法实现上下文感知的检索，最终为问答任务提供最相关的内容。

HippoRAG 2的主要功能

• 高效的知识检索与整合：通过深度段落整合和知识图谱构建，实现快速、精准的知识检索与生成。
• 多跳关联推理：利用个性化PageRank算法，支持跨知识片段的多跳推理，处理复杂问题。
• 上下文感知检索：根据查询语境动态调整检索结果，提升信息的相关性和准确性。
• 持续学习能力：作为非参数化框架，可在不修改模型参数的情况下实时吸收新知识。

HippoRAG 2的技术原理

• 离线索引（Offline Indexing）：通过LLM提取结构化三元组并构建开放知识图谱，结合嵌入模型检测同义词，增强图谱连通性。
• 在线检索（Online Retrieval）：
  • 查询链接：通过嵌入模型将查询与知识图谱中的节点匹配，确定搜索起点。
  • 三元组过滤：利用LLM筛选出与查询相关的三元组。
  • 个性化PageRank算法：基于知识图谱结构进行上下文感知检索。
  • 段落排名与问答：依据得分排序段落，为问答模型提供上下文输入。
• 个性化PageRank算法：模拟人类记忆的多跳推理过程，支持深度知识图谱搜索。
• 深度段落整合：融合段落与知识图谱节点，保留上下文信息，提升语义表达。

HippoRAG 2的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/OSU-NLP-Group/HippoRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.14802

HippoRAG 2的应用场景

• 智能问答：适用于复杂问题的回答，提供准确答案。
• 知识管理：优化知识检索与推荐流程。
• 教育辅助：支持实时更新学习资源。
• 医疗咨询：用于医学知识检索与健康建议。
• 法律与金融：支持法规与数据的快速整合与分析。