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随着对高效轻量化语言模型的需求增长，资源受限场景迫切需要更加经济的解决方案。然而，当尝试使用小语言模型（SLMs）来代替 LLMs 时，当前的 RAG 框架暴露出明显不足。这些紧凑模型虽然具备计算效率和部署灵活性的优势，但在 RAG 的关键操作上却遭遇瓶颈：
这种架构不匹配造成了两种极端结果：要么严重损失性能，要么大幅提升计算成本，彻底偏离 RAG 在资源受限场景中的应用初衷。
针对这些关键痛点，学者们提出了 MiniRAG，一个极简高效的 RAG 框架，专为小语言模型设计。MiniRAG 的核心目标是通过创新架构和优化技术，让 SLM 在保持性能的同时满足轻量化需求。
语义感知异构图索引
MiniRAG 将文本块和命名实体结合到一个统一的异构图结构中，显著减少了对复杂语义理解的依赖。借助这一机制，SLMs 能够高效地检索和关联相关信息，无需额外的深度推理支持。
轻量级拓扑增强检索
我们开发了一种基于图结构的知识发现方法，通过分析文本节点之间的拓扑关系，帮助模型快速找到核心信息。这一方法在不依赖高级语言能力的情况下，依然能够实现高效、精准的知识检索。
为应对上述挑战，MiniRAG 引入了两项创新设计：
开源项目：https://github.com/HKUDS/MiniRAG/tree/main
cd MiniRAGpip install -e .
MiniRAG 通过引入语义感知的图索引和拓扑增强检索方法，为 SLM 在资源受限场景中的高效部署提供了强有力的解决方案。实验结果表明，MiniRAG 能在保持接近 LLM 性能的同时，仅需 25% 的资源消耗，这一突破为边缘设备和隐私敏感应用开启了新篇章。
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