RAGU introduz GraphRAG multi-etapas com extrator compacto Meno-Lite-0.1

O RAGU é um mecanismo GraphRAG modular de código aberto que melhora a integração de conhecimento estruturado separando a extração da consolidação por meio de um processo em duas etapas envolvendo extração tipada, deduplicação, resumo e detecção de comunidades.

O sistema utiliza o Meno-Lite-0.1, um modelo de 7B otimizado para habilidades linguísticas, que supera o Qwen2.5-32B na construção de grafos de conhecimento em +12.5% de média harmônica relativa, enquanto iguala seu desempenho em tarefas de GraphRAG em inglês. No GraphRAG-Bench (Medical), o RAGU alcança recall de evidências de até 0.84 e supera o HippoRAG2 em tarefas de síntese, demonstrando que as vantagens anteriores dos concorrentes eram em grande parte artefatos do formato da resposta.

O RAGU é instalável via pip, roda em uma única GPU e é lançado sob a licença MIT com o código-fonte disponível no GitHub.