圖檢索增強生成（GraphRAG）已成為大模型解決復雜領(lǐng)域知識問答的重要解決方案之一。然而，當前學界和開源界的方案都面臨著三大關(guān)鍵痛點：
- 開銷巨大：通過 LLM 構(gòu)建圖譜及社區(qū)，Token 消耗大，耗時長，經(jīng)濟與時間成本高昂。
- 效果瓶頸：對復雜問答的解析精度有限，面臨顯著的效果瓶頸。
- 適配成本高：缺乏跨任務(wù)泛化能力，遇新領(lǐng)域需重新調(diào)整全鏈路，遷移成本高。
針對這些難題，騰訊優(yōu)圖實驗室正式開源 Youtu-GraphRAG 框架，通過創(chuàng)新的算法優(yōu)化，實現(xiàn)了成本和效果的雙重突破！
