前沿研究
Graph RAG 更适合这几类企业检索
向量检索擅长找相似，但在跨文档、多实体关系链的查询上容易断裂。2026年，Graph RAG 通过显式构建知识图谱来支撑多跳推理与全局分析。本文拆解供应链风控、合规审计、药物研发和工业设备运维四类场景，给出可落地的选型判
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关键词：Neo4j
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AI对话记不住？RAG 2.0正在用图数据库修复任务记忆
传统RAG在多轮对话中准确率从78%跌至53%。RAG 2.0引入图数据库和分层记忆，让AI追踪任务状态。电商客服首轮完成率从42%提升至78%，保险理赔逻辑推理准确率从不足50%升至91%。拆解技术原理与落地挑战。
阅读全文GraphRAG实战：用轻量级图谱把准确率从64%拉到89%
纯向量RAG在逻辑推理题上准确率不到50%。2026年，保险公司用LangChain+Neo4j搭了一套GraphRAG混合架构，三步搭完，整体准确率从64%升到91%。本文拆解查询路由、双通道检索、结果融合的落地细节，
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