MMTEB 作者开源 Agentic GraphRAG:把 Agent 记忆与上下文接入统一图谱
awinml1 · reddit · 2026-10-19
Reddit 用户 awinml1(MMTEB 论文共同作者,三年半 RAG/LLM 训练经验)开源了 Agentic GraphRAG,试图解决当前 Agent 系统里上下文层(RAG/GraphRAG)与记忆层(存储过往任务与决策)割裂的问题。
要解决的问题:Agent 基于某份政策文档记录了一个决策,文档后来改版,却没有任何机制告诉 Agent 决策已过期。
架构:数据存在一个三层连通的图里——
- Knowledge(上下文层):文档、源段落、实体及关系,用 Docling 摄取、Chonkie 分块,保留章节/表格/段落层级和 PDF 页码位置;
- Working memory:任务、进度、消息与工具结果,内置 Agent 用 DeepAgents/LangGraph 记录为任务事件,后续会话可恢复进度而非从零开始;
- Decision memory:结论、假设与未决问题,链接到精确的源证据或先前决策,可被重申或替换但保留历史。
能力:基于自定义 schema 的实体抽取(本地可跑 GLiNER + BAML 结构化抽取);Neo4j 全文+向量索引混合检索,RRF 融合排序;可从命中段落导航到上下文章节、相邻段落和表头行;引用校验确保段落来自本轮取回且属允许读取的文档;文档变更时自动标记受影响决策待复核。
Roadmap 包括组件模块化跨硬件部署、支持更多图数据库后端,以及即将发布领域数据集基准。
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