Graph+MCP 完胜传统 Markdown，知识库架构评测实验开源
JeremyCMorgan · x · 2026-07-31
该推文分享了一个开源的知识库评估项目，对比了三种为 LLM 提供微服务知识的方案：Markdown、GraphRAG 和 Graph+MCP。
实验通过 6 个特征任务，以成对比较的方式评估了完整性、范围和确定性：
- Markdown KB：可读性最好，但完整性低（0.65），加权得分 0.67。
- Graph-RAG：表现中等，完整性提升至 0.90，加权得分 0.74。
- Graph + MCP：以 0.97 的加权得分全面胜出，通过图遍历计算影响，实现了 1.0 的满分完整性和精确度。
项目已开源全部服务和评估任务，鼓励开发者在自己的架构上复现。
所属事件:知识库架构评测：Graph+MCP 表现优于传统 Markdown(2 条相关)→
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