SAG2 免向量库免 GPU 建库快 7000 倍，多跳检索超 HippoRAG 2

udmrzn · x · 2026-11-11

开源项目 SAG2 / SAG Wiki（Zleap-AI，Rust 实现，MIT 协议，GitHub 819 star）宣称颠覆传统 RAG：建库阶段不调大模型、不做 Embedding、不要向量库、不要 GPU，只对原文建 BM25 关键词索引。

速度对比：同样 11,656 段文本，一代建库需 4.57 小时，SAG2 只需 2.36 秒，快约 7000 倍。
语义检索靠 JEV：BM25 粗筛后由 JEV 判断有用证据，再从证据中挑新关键词继续搜索，线索靠原文关键词与段落串联，无需提前抽实体。
效果：MuSiQue 多跳检索 Recall@5 达 80.68%，比 HippoRAG 2 高 15.55 个百分点；在 51 万份文档的 EnterpriseRAG-Bench 上，LightRAG、HippoRAG 2 未能跑完全量，SAG2 建库仅 8 分 32 秒，Recall@10 达 81.10%。
落地工具 SAG Wiki：Windows 版约 13MB、macOS 约 18MB，添加本地文件夹即成知识库，文件不动、全自动。

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