腾讯优图开源Youtu-GraphRAG框架：突破图检索增强生成技术，精准度提升16.62%

2025年9月11日，腾讯优图实验室宣布正式开源全新图检索增强生成框架Youtu-GraphRAG，该框架通过结合大语言模型与检索增强生成（RAG）技术，将知识组织为结构化图谱，显著提升了复杂问答任务的精准度与可追溯性。这一技术突破标志着图检索增强生成（GraphRAG）从实验探索加速迈向产业落地阶段。

当前行业面临三大核心挑战：图谱构建的高Token成本、复杂问答解析的精度瓶颈以及跨领域迁移的适配难题。Youtu-GraphRAG通过算法创新实现了成本与效果的双重优化。在六个权威基准测试中，该框架最高可降低90.71%的Token消耗，复杂推理任务准确率提升幅度达16.62%，并原生支持中英文双语处理及跨领域无缝迁移。

技术架构层面，Youtu-GraphRAG构建了从知识建模到智能检索的完整闭环。其核心创新包括：动态Schema引导的四层知识树结构，实现跨领域知识的自主演化；融合结构与语义特征的社区检测机制，增强高维知识提炼能力；以及基于Schema的智能问题分解与迭代检索流程，使多跳推理链路更高效透明。这些设计显著提升了思维链追溯与反思能力。

该框架已展现出广泛的应用潜力。在科研领域支持深度因果分析与跨领域知识总结；在企业场景中，可为知识库问答、技术文档解析等高密度任务提供精准解决方案，并轻松扩展至个人知识管理。其企业级特性如统一配置管理、高性能并行处理等，为大规模部署奠定基础。

开发者社区评价认为，Youtu-GraphRAG为行业提供了可复用的技术路径，其开源将推动AI应用在知识密集型场景的快速落地。目前项目代码已在GitHub发布，相关技术论文同步公开于arXiv平台。