Hyper-RAG

用超图建模文档关系,让 RAG 检索更准,减少幻觉。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 54 🐛 待处理 2 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 331
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

Hyper-RAG 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队iMoonLab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型graph-rag,hypergraph,llms,rag
GitHub 星标★ 331
上线时间2025-04-03 00:00:00
代码更新2026-06-27
仓库体积11.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

Hyper-RAG 是一个基于超图驱动的检索增强生成(RAG)框架,旨在解决大语言模型(LLM)的幻觉问题。传统 RAG 方法通常依赖简单的向量相似度检索,忽略了文档间复杂的多跳关系,导致检索结果不够精准。Hyper-RAG 通过构建超图来建模文档、实体和关系之间的高阶关联,利用超图神经网络进行推理,从而在检索阶段捕获更丰富的语义和结构信息。项目提供完整的 Python 实现,包括超图构建、消息传递、检索和生成流程,支持与主流 LLM 集成。其核心能力在于提升检索的相关性和答案的准确性,尤其适用于需要多跳推理的知识密集型任务。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 331

技术标签

核心亮点

  • 超图建模捕捉文档间高阶关系,优于传统向量检索
  • 提供完整流程代码,便于复现和集成
  • 针对 LLM 幻觉问题有明确改进,效果可验证

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 超图构建和推理计算开销较大,可能影响实时性

适用场景

  • 多跳问答场景,如法律、医疗等复杂知识检索
  • 企业知识库增强,提升内部文档问答准确性
  • 学术研究,探索超图在 RAG 中的应用

替代项目

GraphRAG、LightRAG、RAGFlow

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