传统 RAG 系统依赖文本块检索，难以捕捉信息间的复杂关系，导致上下文缺失或无关信息干扰，效率低下。
而在 RAG 技术愈发流行的今天，如何让 AI 更聪明地 “理解信息之间的关系”，而不是仅仅“找一段相关文本”！
在 GitHub 上一款名叫 NodeRAG 的开源项目，它让 RAG 从传统的“扁平检索”，进化成了真正的“知识网络式”智能查询。
它是一种基于异构图的 RAG 增强系统，通过结构化关系网整合文本、数据等多元信息，显著提升检索精准度和生成质量，让 AI 能够更快更准的找到需求内容。
为什么 NodeRAG 很特别？
传统 RAG 系统通常将文本切块后通过向量检索匹配，没有结构、不可解释、冗余度高。
NodeRAG 引入了“异构图”这一概念：
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• 不同类型的节点：文档段落、图片、表格、知识点、实体等； -
• 不同类型的边：上下文引用、引用关系、语义关联、时间顺序、实体共现等； -
• 最终构建成一张复杂的“信息关系网”。
这让检索更细粒度、更精准，也让生成过程更可追溯、可解释。
主要功能
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• 构建异构知识图谱：将文本、实体、表格等信息建模为不同类型节点，边表示语义或逻辑关系。 -
• 增量式更新：支持对已有图谱进行动态扩充，动态添加节点和边，无需重建整个图结构。 -
• 细粒度检索：基于图的上下文感知检索，聚焦相关节点而非整块文本。 -
• 可视化与Web界面：提供交互式 Web 界面，探索图结构、节点关系和检索结果。
快速入手
NodeRAG 提供简洁的安装流程和详细文档，以下是部署与使用步骤：
① 克隆项目
git clone https://github.com/Terry-Xu-666/NodeRAG.git
cd NodeRAG② 创建Python虚拟环境
conda create -n NodeRAG python=3.10
conda activate NodeRAG③ 安装uv管理器并安装依赖
pip install uv
uv pip install NodeRAG使用方法：
先构建异构图，准备好语料集和APIKEY，将语料集放入一个自定义目录的input目录下
python -m NodeRAG.build -f path/to/main_folder如果想要实现增量更新，放入新的语料文件，执行上述命令即可。
直接在代码中导入模块使用 NodeRAG。
from NodeRAG import NodeConfig, NodeSearch
# 从主文件夹加载配置
config = NodeConfig.from_main_folder(r"C:\Users\Terry_Xu\Desktop\HP")
# 初始化搜索引擎
search = NodeSearch(config)
# 查询系统
ans = search.answer('who is harry potter?')
# 'ans' 是一个包含多个可访问属性的对象：
# response：对您问题的生成答案
print(ans.response)
# 答案中的 token 数量
print(ans.response_tokens)
# 检索信息：用于生成答案的上下文
print(ans.retrieval_info)
# 检索上下文中的 token 数量
print(ans.retrieval_tokens)注意事项:
search.answer()返回一个对象，该对象同时包含答案和检索上下文，以及有用的元数据。
这种方法非常适合快速集成到 Python 脚本或 Jupyter notebook 中，无需设置 API 服务器。
还支持本地命令行运行，比如基本查询：
python -m NodeRAG -f path/to/main_folder -q "您的问题"
# 返回带检索上下文的答案
python -m NodeRAG -f path/to/main_folder -q "您的问题" -r
运行WebUI指定，打开界面服务：
python -m NodeRAG.WebUI -f "C:\Users\Terry_Xu\Desktop\HP"
在侧边栏中，可以查看当前状态和配置参数。
配置完成后，可点击Build按钮开始为您的语料库建立索引。
项目结构速览可以参考中文提示文档。
写在最后
NodeRAG 是一个创新的基于异构图的 RAG（检索增强生成）系统。
它将多类型的数据（文本、表格、人物、组织、事件……）组织为一个统一的知识图谱，并结合语言模型进行更精准、更结构化的检索与问答。
它打破传统 RAG “文本碎片 + 向量匹配”的局限，用异构图（Heterogeneous Graph）结构组织信息，让生成更准确、检索更智能、结果更可解释。
它可以实现用你的私有数据（笔记、文档、代码等）构建一个 NodeRAG 知识网，给你定制“可解释检索+生成”的 QA 流程。
也为构建真正“懂结构”的 AI 知识问答系统提供了完美模板。
GitHub 项目地址：https://github.com/Terry-Xu-666/NodeRAG
中文使用文档：https://terry-xu-666.github.io/NodeRAG_web/zh/docs/
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（文：开源星探）