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向量检索卡住后，GraphRAG怎么接上
纯向量 RAG 适合找相似文本，但遇到多跳推理、全局总结和复杂关系时容易断链。GraphRAG 的价值在于把实体和关系显式建成图谱，再和向量召回配合使用。
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关键词：向量检索
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Rust 版 LangChain，别只盯着快
rig、LangChain-Rust 等项目把 LangChain 式开发带到 Rust，但它们不是 Python 的整套替代品。Rust 更适合先落在向量检索、并发调度、服务层等高频链路。
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前沿研究
纯向量检索频频翻车，企业知识库的RAG该怎么补漏？
IBM高管直言纯RAG存在缺陷，企业知识库常因检索管线漏洞导致大模型答非所问。2026年最新实践指出，引入混合检索与重排序技术，打通结构化数据，已成为提升企业AI准确率的必修课。
阅读全文向量检索没死，只是变笨了：RAG 3.0 的混合真相
百万上下文并未终结 RAG，反而暴露了语义匹配的局限。从 GraphRAG 的逻辑推导，到 IBM 存算一体芯片的性能突破，再到 Huawei 三级缓存方案，行业正从单一检索走向混合架构。关键在于平衡准确性、成本与合规。
阅读全文知识库准确率只有64%？RAG 2.0五大工程漏洞排查
企业RAG系统答非所问，平均准确率仅64%。问题不在大模型，而在数据清洗、分块、检索、重排序和提示工程五个环节。结合12家企业的实战数据，提供排查清单与代码，帮助系统准确率提升至85%以上。
阅读全文保单失效闹乌龙？Graph RAG 为何正在取代纯向量检索
2026年5月，某保险公司因向量检索无法捕捉条款间逻辑关联，导致客服AI给出相反答复。随着金融、医疗等高容错行业对多跳推理需求增加，Graph RAG凭借知识图谱与向量混合索引，正成为解决幻觉与提升可解释性的新标准。
阅读全文纯向量检索撑不住了：RAG 2.0 为什么重新捡起知识图谱
在医疗、法律、金融这些不能出错的场景，纯向量检索的错误率仍卡在15%到20%。问题出在它只能算语义相似，算不清逻辑关系。2026年的实践方向是向量管道和图谱管道并行：向量负责召回语境，图谱负责走通因果，LLM做最后编排。
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