工具概覽
hubmesh 是一個 Python 庫，在現有向量資料庫之上提升多跳 RAG 的質量。它在向量庫和 LLM 之間加入一個智慧規劃器，無需替換基礎設施。該庫擴充套件了 GraphRAG 和 HippoRAG，在查詢時對知識圖譜執行個性化 PageRank。它採用以實體為錨點的播種和多成分排序，結合餘弦相關度、彙總的 PPR 質量和多錨點匯聚。hubmesh 提供感知預算的上下文打包，在控制覆蓋度和冗餘的同時，把相關實體裝入 LLM 的上下文視窗。它支援 KG 模式和 kNN 模式，並包含記憶體、Qdrant 和 Chroma 儲存的介面卡。專案處於 pre-alpha 階段（v0.4.2），包含一個 MCP 伺服器，將規劃器作為確定性的操作工具對外提供。
定價
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應用場景
- 團隊用 hubmesh 在現有向量資料庫之上提升多跳 RAG 的質量。
- 團隊用 hubmesh 在向量庫和 LLM 之間加入智慧規劃器，而無需替換基礎設施。
- 團隊用 hubmesh 進行以實體為錨點的播種和多成分排序，以獲得更好的檢索。
- 團隊用 hubmesh 在控制覆蓋度和冗餘的前提下，把上下文打包進 LLM 的視窗。
- 團隊用 hubmesh 執行迭代式多跳檢索，由智慧體驅動下一跳。
功能特色
支援多跳 RAG 檢索
為向量檢索加入規劃步驟
可基於現有向量資料庫使用
查詢路徑無需呼叫大語言模型
在向量資料庫與模型之間規劃檢索
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