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推荐理由：Milvus团队搞了个Vector Graph RAG，用向量库替代图数据库做多跳检索，效果更好还更省钱。一次安装就能跑，适合知识密集场景。
多跳RAG
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7月24日
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Milvus团队开源Vector Graph RAG库，将知识图谱的三元组（实体、关系、原文段落）存入三个Milvus集合，利用ID交叉引用实现子图扩展。在MuSiQue、HotpotQA、2WikiMultiHopQA基准上平均Recall@5达87.8%，超越HippoRAG 2的87.1%。每查询仅需2次LLM调用（重排序+生成），相比Agentic RAG的5-10次降低约60% API成本，响应速度提升2-3倍。安装只需“pip install vector-graph-rag”，默认可嵌入Milvus Lite本地文件。