HippoRAG 如何实现单步多跳检索？

1. 多跳检索的本质

多跳检索要求系统跨越多个中间实体才能从问题抵达答案，例如"某电影导演的出生地"需要先关联"导演"再关联"出生地"。传统向量检索只能匹配与问题字面相似的段落，难以完成这种路径式关联。

2. 图传播实现单步多跳

HippoRAG 借助个性化 PageRank 在知识图谱上的一次性概率传播完成多跳关联：概率沿关系边逐跳扩散，即使某篇文档不包含任何查询词，只要它通过中间实体链与查询线索强相连，也能被检索到。这使得原本需要多轮"检索—推理"迭代的问题，在单步图搜索中即可求解。

3. 单步检索的效率优势

由于无需在每一步调用大语言模型进行迭代推理，单步 HippoRAG 在达到与 IRCoT 相当甚至更优准确率的同时，在线检索成本降低 10～30 倍，速度提升 6～13 倍。