HippoRAG 2是什么
HippoRAG 2是俄亥俄州立大学推出的检索增强生成(RAG)框架,解决现有RAG系统在模拟人类长期记忆动态性和关联性方面的局限性。HippoRAG 2基于个性化PageRank算法,将深度段落整合和更有效的在线LLM(大型语言模型)使用,推动RAG系统更接近人类长期记忆的效果。HippoRAG 2在离线阶段用LLM从段落中提取三元组并构建开放知识图谱(KG),同时基于嵌入模型检测同义词添加到KG中。在线检索时,结合查询与KG中的三元组和段落进行链接,基于LLM过滤无关信息,应用个性化PageRank算法进行上下文感知检索,最终为问答任务提供最相关的段落。

HippoRAG 2的主要功能
- 高效的知识检索与整合:基于深度段落整合和知识图谱(KG)的构建,快速检索与查询相关的知识,整合到生成过程中。
- 多跳关联推理:借助个性化PageRank算法,系统进行多跳推理,连接分散的知识片段,处理复杂的问答任务。
- 上下文感知检索:基于查询与知识图谱的深度交互,根据上下文动态调整检索结果,提高检索的准确性和相关性。
- 持续学习能力:作为一种非参数化的持续学习框架,HippoRAG 2能在不修改模型参数的情况下,实时吸收和利用新知识,增强系统的适应性。
HippoRAG 2的技术原理
- 离线索引(Offline Indexing):用LLM从文本段落中提取结构化的三元组(主体、关系、宾语),将三元组整合到开放知识图谱(KG)中。基于嵌入模型检测同义词,在KG中添加同义词边,增强知识图谱的连接性。将原始段落与知识图谱结合,形成包含概念和上下文信息的复合知识图谱。
- 在线检索(Online Retrieval):
- 查询链接:用嵌入模型将查询与KG中的三元组和段落进行匹配,确定图搜索的种子节点。
- 三元组过滤:基于LLM对检索到的三元组进行过滤,去除无关信息,保留与查询高度相关的知识。
- 个性化PageRank算法:基于KG的结构,应用个性化PageRank算法进行上下文感知检索,动态调整检索结果的相关性。
- 段落排名与问答:根据PageRank得分对段落进行排名,将排名靠前的段落作为上下文输入到最终的问答模型中。
- 个性化PageRank算法:HippoRAG 2的核心技术之一是个性化PageRank算法,模拟人类记忆中的多跳推理过程,在知识图谱中进行深度搜索,连接分散的知识节点,更好地处理复杂的关联性任务。
- 深度段落整合:将段落与知识图谱中的节点进行深度融合,保留段落的上下文信息,增强知识图谱的语义丰富性,让检索结果更具相关性和准确性。
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:快速回答复杂问题,提供精准答案。
- 知识管理:高效检索和推荐相关内容,提升知识利用效率。
- 教育辅助:实时更新学习资源,助力教学与研究。
- 医疗咨询:检索医学知识,提供全面的健康建议。
- 法律与金融:快速整合法规和数据,支持专业决策。
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