「A 公司 CEO 的母校是哪所」——两个事实分处两篇文档，单块相似度检索很难一次捞全。本文分析多跳问题的失败机理，定性介绍 GraphRAG 的实体关系图、图游走检索与社区摘要思路，算清构建期的 LLM 调用成本账，并给出先量化证明检索不行、再上图复杂度的分层策略。

当日涨星 906 的知识图谱项目：代码用本地 tree-sitter AST 零 LLM 额度建图，文档/图片才走语义趟；52 文件混合语料单次查询 token 降 71.5 倍，LOCOMO recall@10 0.497，每条边带 EXTRACTED/INFERRED/AMBIGUOUS 置信标签。

窗口从 8K 涨到千万级，「RAG 已死」论再起。但评测数据显示有效上下文远小于宣称窗口，长输入的成本与延迟也要另算一笔账。本文用论文与定价证据拆解两者分工：小库精读交给长窗口，大库「找得到、读得起」仍靠检索。

港大数据智能实验室出品，上线十个月拿下四万五千星：一条单循环 agent 流水线跑全部十种学习模式，L1/L2/L3 三层记忆全部落盘可审计，九种 RAG 引擎可评测可切换，自带十五路 IM 渠道与 EduHub 技能市场。

「感觉变好了」不算数。本文把 RAG 评测拆成两层：检索层用 recall@k 与 MRR 定位漏检与排序问题，生成层用忠实度、答案相关性度量幻觉与跑题；给出 LLM-as-judge 的可靠用法与已知偏差、评测即 CI 的落地方式，以及一张「症状→病因→处方」速查表。

大模型的知识停在训练截止日，私有知识它更是从未见过。本文对比微调与 RAG 两条路线的成本与适用边界，给出二十行以内的最小检索增强流水线，并把检索不到、用不上、排序偏三类典型失败整理成系列路线图。

VectifyAI 开源的无向量 RAG 引擎 PageIndex（当日涨星 +1,095、★38,082、MIT）：把长文档编译成 JSON 层级树，让 LLM 逐节点推理导航，取代切块+向量相似度。基于它的 Mafin 2.5 在 FinanceBench 全量 10,231 题报告 98.7%。拆解两阶段架构、三模式 TOC 自校验回退、三工具检索循环、成本口径，以及多文档规模化与数据主权的真实边界。

基于项目 README 原文与 GitHub 实时数据（2026-09-15：8,360★）拆解开源项目 Utopia：用「本体论 + 双时态」让企业知识记得住「当时为什么这么判断」。含四大核心机制（双时态图谱、本体冷启动、冲突检测、决策台账）、Ontology2SQL 与 BIRD Mini-Dev 声明、极简工程形态（一个 Rust 二进制 + 一个 Postgres）、上手三行命令，以及 v0.1 阶段宣传语里不会写的边界与落地成本。