HippoRAG 2是俄亥俄州立大学推出的检索增强生成(RAG)框架,解决现有RAG系统在模拟人类长期记忆动态性和关联性方面的局限性。HippoRAG 2基于个性化PageRank算法,将深度段落整合和更有效的在线LLM(大型语言模型)使用,推动RAG系统更接近人类长期记忆的效果。HippoRAG 2在离线阶段用LLM从段落中提取三元组并构建开放知识图谱(KG),同时基于嵌入模型检测同义词添加到KG中。在线检索时,结合查询与KG中的三元组和段落进行链接,基于LLM过滤无关信息,应用个性化PageRank算法进行上下文感知检索,最终为问答任务提供最相关的段落。


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