LightRAG 适合处理什么规模的知识库？

1. 中小规模与动态场景更契合

LightRAG 的设计取向是轻量、低成本、支持增量更新，在中小规模、且查询以事实性与多跳关系为主的知识库中表现较好，也更适合运维预算有限、需要频繁更新的团队。

2. 存储后端可按规模选择

默认本地文件后端适合开发测试；中小规模生产可用 PostgreSQL 作为统一存储；大规模向量检索可搭配 Milvus、Qdrant 等专用向量库；复杂图查询可搭配 Neo4j。生产环境可根据数据规模与查询类型组合选型。

3. 超大规模全局分析需权衡

对于以"整库主题概括"为主、且数据规模极大的场景，纯 LightRAG 并非唯一最优解，实践中常与具备全局汇总能力的方案配合使用。