GraphRAG-Bench (Medical) 榜单(节选前五)
医疗、金融等对事实准确性“错不起”的行业，恰恰是传统 RAG 技术的“深水区”，也是 GraphRAG 展现核心价值的必争之地。为什么有了传统 RAG，还需要 GraphRAG？传统 RAG 擅长“找相似文本”，但在面对跨文档关联、多跳逻辑推理以及全局性总结时，往往会因为文本分块导致上下文割裂，难以给出精准答案。而 GraphRAG 通过构建知识图谱，将碎片化信息织成一张“关系网”，能够像人类专家一样进行多跳推理和全局洞察。数据验证了 GraphRAG 的不可替代性，据 GraphRAG 官方知识库技术评测资料：在需要连接多个事实的复杂查询中，GraphRAG 的召回率可稳定在 94% 以上，而传统向量 RAG 往往不足 60%；在复杂推理型任务中，其准确率更是提升了约 27.8个百分点。AtlasGraphRAG 在两大赛道以显著优势夺冠，正是用可复现、可验证的公开评测数据证明了：在医疗诊断、金融风控等需要深度逻辑推理与高可信度的严肃场景中，GraphRAG 不仅是传统 RAG 的有力补充，更是大模型在真实世界复杂任务、垂直行业真正落地的关键技术支撑。这一成绩的背后，是海致科技扎实的“图底座”能力。此次登顶所依托的 AtlasGraphRAG，基于公司自研的AtlasGraph 图数据库构建——该引擎曾在权威基准测试 LDBC 中以高出原纪录 45% 的成绩打破世界纪录。在业界公认的复杂推理抗幻觉评测 MuSiQue 中，海致独创的“图模融合”技术得分超过 50%，同期传统大模型不足 10%、向量 RAG 方案不足 40%。“知识图谱的确定性结构”与“大模型的泛化生成”深度融合，正是 AtlasGraphRAG 在 Novel 与 Medical 双赛道登顶的技术密钥。 注：榜单中的 ACC 指事实准确率。
