RAGU представляет многоэтапный GraphRAG с компактным экстрактором Meno-Lite-0.1

RAGU — это модульный движок GraphRAG с открытым исходным кодом, который улучшает интеграцию структурированных знаний за счет разделения извлечения и консолидации посредством двухэтапного процесса, включающего типизированное извлечение, удаление дубликатов, суммаризацию и обнаружение сообществ.

Система использует Meno-Lite-0.1, модель на 7B параметров, оптимизированную для языковых навыков, которая превосходит Qwen2.5-32B в построении графов знаний на +12.5% по относительному гармоническому среднему, при этом показывая сопоставимые результаты с ним на задачах GraphRAG на английском языке. На датасете GraphRAG-Bench (Medical) RAGU достигает recall доказательств до 0.84 и превосходит HippoRAG2 в задачах синтеза, демонстрируя, что предыдущие преимущества конкурентов во многом были артефактами формата ответа.

RAGU устанавливается через pip, работает на одной GPU и выпущена под лицензией MIT с исходным кодом, доступным на GitHub.