RAGU, 컴팩트한 Meno-Lite-0.1 추출기와 함께 다단계 GraphRAG 도입

RAGU는 추출과 통합을 분리하고, 유형 기반 추출, 중복 제거, 요약, 커뮤니티 감지를 포함한 두 단계 프로세스를 통해 구조화된 지식 통합을 개선하는 오픈소스 모듈형 GraphRAG 엔진입니다.

이 시스템은 언어 기술에 최적화된 7B 모델인 Meno-Lite-0.1을 활용하며, 지식 그래프 구축에서 Qwen2.5-32B보다 상대 조화 평균으로 +12.5% 더 우수하고 영어 GraphRAG 작업에서는 이에 필적하는 성능을 보입니다. GraphRAG-Bench (Medical)에서 RAGU는 증거 재현율을 최대 0.84까지 달성하며 합성 작업에서 HippoRAG2를 앞지르고, 이전 경쟁사의 우위가 주로 답변 형식의 인공물임을 보여줍니다.

RAGU는 pip로 설치 가능하며 단일 GPU에서 실행되며 MIT 라이선스 하에 출시되었고 소스 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다.