LHRLAB/HyperGraphRAG

[NeurIPS 2025] Official resources of "HyperGraphRAG: Retrieval-Augmented Generation via Hypergraph-Structured Knowledge Representation".

What it solves

HyperGraphRAG は、ハイパーグラフ構造の知識表現を使用することで、従来の Retrieval‑Augmented Generation（RAG）の限界を克服します。これにより、標準的なグラフでは効果的に表現できない、より複雑でマルチエンティティな関係を捉え、複雑なクエリに対する情報検索の品質を向上させます。

How it works

システムは提供されたテキストコンテキストから Knowledge HyperGraph を構築します。ユーザーがクエリを送信すると、このハイパーグラフ構造を用いて関連情報を取得し、LLM がハイパーグラフ構造の知識ベースに基づいて回答を生成します。

Who it’s for

データ中のエンティティ間の複雑で高次の関係を扱う必要がある RAG システムを構築する研究者や開発者向けです。

Highlights

  • ハイパーグラフ構造の知識：シンプルなグラフではなくハイパーグラフを用いて知識を表現します。
  • NeurIPS 2025：NeurIPS 2025 で発表された査読付き研究論文に基づいています。
  • シンプル API：insert と query のインターフェースを提供し、知識ベースの構築とクエリを容易にします。