超越相似度搜索：面向企业RAG的知识图谱元数据增强
原标题：Beyond Similarity Search: Knowledge Graph Metadata Enrichment for Enterprise Retrieval-Augmented Generation
AI 摘要
作者提出用知识图谱存储元数据和频繁变化的信息，以改进企业文档的RAG检索。实验基于SEC EDGAR一个季度的快照（167,050份文件、508,714个嵌入块），构建了含430,257个节点、561,144条边的知识图谱，并对比text-to-SQL、向量RAG和两阶段GraphRAG三种架构。结果显示GraphRAG在20个问题中三次尝试均答对16个，text-to-SQL为10个，向量RAG仅3个；向量RAG在单文档类别上意外失败，text-to-SQL出现6次自信的错误陈述。
正文节选
[Page 1] Beyond Similarity Search: Knowledge Graph Metadata Enrichment for Enterprise Retrieval-Augmented Generation Fakabbir Amin fakabbir@gmail.com September 2026 Abstract A key challenging aspect of RAG systems is to retrieve information from enterpris