RAGU: многоэтапный движок GraphRAG с компактной доменно-адаптированной LLM
Novosibirsk State University / ITMO University
RAGU — GraphRAG-система с открытым исходным кодом, которая отделяет извлечение сущностей от консолидации через шестиэтапный пайплайн (типизированное извлечение, дедупликация DBSCAN, детекция сообществ), в паре с Meno-Lite-0.1 — дообученной 7B-моделью для извлечения, которая превосходит Qwen2.5-32B в построении графов знаний на 12,5%.
Почему это важно
Показывает, что компактная доменно-адаптированная 7B-модель может превзойти намного более крупную универсальную модель в построении GraphRAG, работая на одном GPU, и подтверждает тезис, что навыки извлечения/понимания масштабируются с ростом модели медленнее, чем фактические знания.
Важность: 2/5
Заметный системный вклад, но нишевое применение (инструментарий GraphRAG), а не масштабный скачок возможностей.