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一、现状问题、解决方案
1.问题
由于缺乏逻辑感知机制，不完美的检索问题依然显著存在。
- 在精确度方面，检索系统可能返回词汇和语义上相似但间接相关的段落；
- 在召回率方面，它可能无法检索到用户查询所需的所有必要段落。
这两种情况最终都会导致不准确或不完整的LLM响应。超过60%的检索段落是间接相关或不相关的。
2.现状
从逻辑结构的角度来看，现有的RAG系统主要可以分为三种类型：
- 非结构化RAG仅采用稀疏或密集检索器。检索仅基于关键词匹配或语义向量相似性。但是不能捕捉用户查询于文段之间的逻辑关系。
- 树状结构的RAG：关注单个文档中段落的层次逻辑，但忽略了层次结构之外或跨文档的关系，而且它在不同层次之间引入了冗余信息
- 图结构的RAG：通过构建知识图谱（KGs）来表示文档，在这种结构中，实体是顶点，它们的关系是边，最理想地建模了逻辑关系。
但是，依赖于预定义的模式限制了灵活的表达能力，构建和更新知识图谱具有挑战性，且容易出现错误或遗漏、知识的三元组格式需要额外的文本化或微调。
3.解决方案
目前两种主流检索器类型：稀疏检索器：侧重于词汇相似、密集检索器：侧重于语义相似，通常时结合起来使用。
受到小世界理论（Kleinberg, 2000）或六度分隔理论（Guare, 2016）的启发，进一步利用间接相关的段落作为跳板，最终找到真正相关的段落。
提出了HopRAG一种创新的图结构RAG系统，两个阶段：
1.索引阶段：构建一个图结构的知识索引，段落作为节点，逻辑关系作为有向边，就是通过模拟用户的查询问题连接两个节点（段落），就是将提问段落和解答段落连接起来，作为逻辑跳跃的枢纽。
2.检索过程中：采用增强推理的图遍历，遵循检索、推理、修剪的三个模式，这个过程，在多跳邻域中寻找真正相关的段落，指导这个的时索引结构和LLM推理。
二、方法
1.方法表述
现有一个段落语料库P={p1,p2,...,pN}和一个查询q，这个查询需要多个段落的信息，才能得到答案。任务设计：
1.一个图结构的RAG知识库，用来存储语料库P中的多有段落，也要建模段落之间的相似性和逻辑关系。
2.一个相应的检索策略，可以从间接相关的段落跳跃到真正的相关段落，提高检索效果
3.查询q和k个查询到的段落，作为上下文C={pi1,pi2,...,pik} 的基础上，LLM生成结果。
2. 图结构索引
构建图结构索引G=(V, E)，将语料库中每个段落存储在一个顶点中，得到顶点集V，在捕获段落间的逻辑关系，构建边集，这个逻辑关系，利用模拟查询来挖掘，然后利用文本的相似性进行边的合并。
1.查询模拟
利用LLM为每个段落生成两组伪查询，用来充分挖掘段落之间的逻辑关系。
两组伪查询：
1.m个出向问题：这些问题源自该段落，但无法通过段落本身回答
2.n个入向问题：这些问题的答案可以在该段落中找到
使用命名实体识别NER(.)从外向问题和内向问题中提取关键词，用来进行稀疏表示，
然后使用嵌入模型EMB(.)将这些问题嵌入到语义向量中，进行密集表示。
接着定义外部三元组(q+, k+, v+)和内向三元组(q-, k-, v-)
每个段落pi是一个顶点vi，其特征包括外向三元组、内向三元组
2.边缘合并
给定了外向和内向的三元组，通过混合检索匹配成对的三元组，通过下面的公式找到匹配的外向三元组和内向三元组，然后在匹配的两个顶点之间建立有向边。
构建有向边：
其中：
边:(目标段落回答的问题，源点和目标点关键字的并集，目标段落的语义信息)
3.推理增强图遍历
为了获得更准确和完整的响应，HopRAG 的检索策略利用大模型（LLM）的推理能力，基于图结构中的逻辑关系，探索可能间接相关段落的邻域，从而跳跃到真正相关的段落通过对当前顶点 vi 的出边 ei,j 进行问题推理，并选择跳跃到最有可能的顶点 vj，我们实现了推理增强的图遍历，从而提升检索性能。
检索阶段：
首先。使用NER(.)和EMB(.)提取查询q的关键词kq和向量vq，这些信息将用于混合检索，来匹配最相似的top-k条边。对于这些边中的每个头顶点vj，初始化一个上下文队列Cquen，用来进行广度优先的局部搜索
推理阶段：
为了充分利用图上的逻辑关系，并从间接相关的顶点跳跃到真正相关的顶点，我们引入广度优先的局部搜索，该搜索利用 LLM 选择每个 Cqueue 中的 vj 最合适的邻居，并将其添加到队列尾部。
剪枝阶段：
据每个 vi 的 Hi，我们对 C′ 进行剪枝，仅保留 H 最高的 topk 个顶点，从而得到最终的上下文 C。