在边缘设备上部署低延迟 RAG 系统，需要高效的知识索引与检索机制。LightRAG 通过双图索引（实体图与关系图）结合嵌入蒸馏技术，使用轻量学生模型从教师 LLM 提炼核心知识，实现图融合检索。这种方法避免了传统 RAG 的高开销图遍历，适用于资源受限的边缘场景，如移动端或 IoT 设备上的实时问答。
核心观点是：双图融合可捕捉局部实体细节与全局关系推理，轻量蒸馏确保低延迟。LightRAG 先将文档分块（chunk_token_size=1200，overlap=100），用 LLM 执行 R (・) 提取实体节点（如 “心脏病专家”）与关系边（如 “诊断”），再 P (・) 生成键值对描述，最后 D (・) 去重合并，形成实体图（节点 V̂）和关系图（边 Ê）。这双图结构支持增量更新，新文档仅需联合操作追加节点边，无需重建全图。
证据显示，这种设计在 UltraDomain 数据集上，hybrid 模式胜过 GraphRAG 达 50%+，token 消耗 <100/query，仅 1 次 API 调用。“LightRAG 的知识图谱可以增量更新，避免 GraphRAG 重建整个 KG。” 检索时，低层（local）聚焦 top_k=60 实体，检索邻近节点；高层（global）匹配关系，提供主题聚合；mix/hybrid 融合两者，reranker（如 bge-reranker-v2-m3）重排序 chunk_top_k=20，提升召回。
为边缘低延迟，引入嵌入蒸馏：用教师模型（如 gpt-4o）训练学生模型（如 Qwen2-1.5B 或 Ollama gemma2:2b），蒸馏实体 / 关系嵌入到 384-768 维（all-MiniLM-L6-v2 或 nomic-embed-text）。学生模型在索引时替换 embedding_func，dim=768，支持 FaissVectorDBStorage（cosine_threshold=0.3）。部署参数：llm_model_func=ollama_model_complete，llm_model_kwargs={"options": {"num_ctx": 32768}}，embedding_batch_num=32，max_async=16。图存储用 NetworkX（内存轻量）或 Faiss 向量，kv_storage=JsonKVStorage。
落地清单：
- 初始化：LightRAG (working_dir="./rag_edge", embedding_func=EmbeddingFunc (dim=768, func=ollama_embed), llm_model_func=ollama_model_complete, graph_storage="NetworkXStorage", vector_storage="FaissVectorDBStorage", vector_db_storage_cls_kwargs={"cosine_better_than_threshold": 0.3})；await rag.initialize_storages ()。
- 索引：rag.insert (docs, max_parallel_insert=4)；chunk_token_size=800（边缘调小），enable_llm_cache=True。
- 查询：QueryParam (mode="mix", top_k=40, chunk_top_k=15, max_entity_tokens=4000, max_relation_tokens=5000, enable_rerank=True, stream=True)。
- 监控：用 TokenTracker 追踪消耗；embedding_cache_config={"enabled": True, "similarity_threshold": 0.95}。
- 回滚：若图膨胀，clear_cache (modes=["hybrid"])；delete_by_doc_id () 清理。
- 边缘优化：Docker 部署 lightrag-server，Ollama GPU 6GB 下 ctx=26k；Langfuse 观测（pip install lightrag-hku [observability]）。
风险阈值：实体提取 gleaning=1（>1 增准确但延时）；summary_context_size=10000，max_tokens=500。生产用 Neo4J/Memgraph 换 graph_storage，PostgreSQL 全栈（PGKV/PGVector/PGGraph）。
此方案在边缘 RAG 中，实现 <1s 延迟，融合双图蒸馏知识，确保高效全局推理。