腾讯宣布开源 Youtu-GraphRAG 框架，解决图检索增强技术难题

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9 月 13 日，图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案依然面临开销巨大、效果有限、适配成本高等难题。因此，腾讯优图实验室今日宣布 —— 正式开源 Youtu-GraphRAG 框架。据介绍，Youtu-GraphRAG 在六个跨领域多语言基准测试中均展现出了优秀的性能表现：大幅成本优化：相比同类最佳方案，构图成本节省 30%+；显著精度提升：在复杂推理任务中获得最高 16%+ 的准确率提升；强大泛化能力：支持中英双语处理，通过最小化人为干预 Schema 实现跨领域无缝迁移。IT之家从腾讯官方获悉，Youtu-GraphRAG 通过 Schema 连接了两个智能体，在图构建、索引和检索上实现垂直统一和认知闭环。Schema 引导的层次化知识树构建通过引入有针对性的实体类型、关系和属性类型，为图构建智能体提供精确约束，实现了跨领域知识的自主演化和高质量抽取。四层架构设计包括：属性层：存储实体的属性信息关系层：构建实体间的关系三元组关键词层：建立关键词索引体系社区层：形成层次化的高维度社区结构结构语义双重感知的社区检测巧妙融合结构拓扑特征与子图语义信息，在复杂网络中提炼高维度知识加强推理总结能力，社区生成效果显著优于传统 Leiden 和 Louvain 算法。利用大模型进行社区摘要生成，实现更高层次的知识抽象。智能迭代检索机制深度理解图 Schema，将复杂查询针对性地转换为符合图特征且可并行处理的子查询，通过迭代检索进一步提升思维链追溯与反思能力。开源地址：GitHub 地址：https://github.com/ TencentCloudADP / youtu-graphrag论文链接：https://arxiv.org/ abs / 2508.19855

来源：IT之家