FedGRAG 框架发布：联邦图检索增强生成
原文标题：Federated Graph Retrieval-Augmented Generation
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研究者提出 Federated GraphRAG（FedGRAG），在多个持有知识图谱的客户端间实现分布式图检索与知识增强生成。框架通过联邦知识路由在不暴露本地图结构的前提下定位相关客户端，并用受控披露的证据构建方法在服务器端重建证据。实验显示其在检索与下游生成任务上均优于基线。
- 问题
- 知识图谱分散在各机构且受隐私限制，集中式 GraphRAG 无法统一检索。
- 方法
- 用轻量知识索引做联邦知识路由定位相关客户端，再把检索到的证据子图转成摘要，在服务器端重建证据。
- 结果
- 检索与下游生成任务均稳定优于现有基线；摘要未给出具体数值。
- 影响
- 为跨机构、不可共享原始图谱的场景提供可落地的 RAG 架构，适合医疗、金融等数据孤岛行业。
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