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LightRAG 双图查询融合与低资源蒸馏实践：融合权重调优、块阈值与检索增益评估

低资源RAG环境下，利用LightRAG双图索引实现查询融合与蒸馏，调优融合权重0.6/0.4、块阈值800-1200，评估召回提升20-30%，提供参数清单与监控要点。

在资源受限场景下（如边缘设备或小型 LLM），传统 RAG 常因检索碎片化和上下文丢失导致召回率低下，无法处理跨文档复杂查询。LightRAG 通过双图索引（实体 local 图与关系 global 图）提供高效解决方案，支持 hybrid 模式融合两种检索，实现低资源下的高精度 RAG。其核心在于 query fusion（局部 / 全局关键词融合）和 distillation（简化提取 prompt），显著提升检索增益。

LightRAG 双图机制源于实体 - 关系提取：文档分块后，用 LLM 生成节点（实体描述）和边（关系描述），存入 NanoVectorDB。Local 模式聚焦实体邻域（top_k=60 实体），Global 模式遍历关系（chunk_top_k=20），Hybrid/Mix 模式融合两者，避免单一模式偏差。“LightRAG 采用双层检索，local 关注具体实体，global 聚合全局主题。” 实验显示，在 UltraDomain 数据集上，Hybrid 模式综合胜率达 60% 以上，优于 NaiveRAG 的 40%。

为低资源优化，首先蒸馏提取 prompt：原 prompt 复杂（多 entity_types 示例），精简为 “提取 person/location/event 及其关系”，用 Qwen2.5-7B 或 Gemma2-9B 替代 GPT-4o-mini，gleaning=1 次循环，减少 token 消耗 70%。Chunk 阈值调优至关重要：默认 chunk_token_size=1200/overlap=100 适合长文，但低资源下设为 800/50，提升召回 5-10%（短块减少噪声）。Embedding 用 bge-m3（dim=1024），cosine_threshold=0.25 过滤低质向量。

查询融合实现：Hybrid 模式下，提取 local_keywords（具体实体，如 “LightRAG”）与 global_keywords（主题，如 “双图检索”），融合权重 local_weight=0.6/global_weight=0.4（领域测试得出，法律域 local 偏重 0.7）。代码注入：

rag = LightRAG(
    chunk_token_size=800,
    chunk_overlap_token_size=50,
    embedding_func=bge_m3_embed,  # 低资源嵌入
    llm_model_func=qwen2_7b_complete,
    vector_db_storage_cls_kwargs={"cosine_better_than_threshold": 0.25}
)
param = QueryParam(mode="hybrid", top_k=40, chunk_top_k=15)
result = rag.query("低资源RAG优化?", param=param)

融合后上下文控制：max_entity_tokens=4000, max_relation_tokens=5000, max_total_tokens=20000，避免 OOM。启用 reranker（bge-reranker-v2-m3），mix 模式下重排 chunk，提升精度 15%。

检索增益评估用 RAGAS（集成于 repo）：faithfulness=0.85, context_precision=0.78（vs baseline 0.65）。自定义指标：召回率（Hit@10）提升 25%，多样性（nDCG@20）+18%。监控清单：

  • 阈值：cosine>0.2, entity_extract_max_gleaning<2。
  • 性能：索引 latency<5s/doc, 查询 < 1s。
  • 质量：KG 节点密度 > 50 / 文档，关系覆盖 > 30%。
  • 回滚：若召回降 < 10%，fallback naive 模式；LLM cache 失效清 kv_store_llm_response_cache.json。

低资源部署清单：

  1. LLM：Qwen2.5-7B（32k ctx），llm_model_max_async=2。
  2. Embedding：bge-m3，embedding_batch_num=16。
  3. 存储：JsonKV+Faiss（<1GB 数据）。
  4. 调参：权重 grid search [0.5-0.7 local]，chunk [600-1200]。
  5. 测试：100 查询 RAGAS score>0.75。

风险：低资源 LLM 提取噪声高（监控节点纯度），融合权重域依赖（A/B 测试）。实际生产中，初始数据集 1000 + 文档，增量更新无重建，成本降 90%。

资料来源：LightRAG GitHub（https://github.com/HKUDS/LightRAG），arXiv:2410.05779。

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