OSU-NLP-Group/HippoRAG

这是什么？

核心功能

• 01从文档构建知识图谱，并使用个性化 PageRank 进行检索。
• 02支持 OpenAI、Azure OpenAI、Bedrock 以及 vLLM 等 OpenAI 兼容接口。
• 03可通过 Transformers 或 vLLM 运行本地嵌入模型和 LLM。
• 04向量可存于本地 Parquet 文件，也可接入 Qdrant、ChromaDB 或 Milvus。
• 05提供 MCP 服务，包含检索、问答、索引和删除工具。
• 06附带 Claude Code 插件以及论文实验的复现脚本。

适用场景

• 对需要跨多个段落关联事实的文档集合进行问答。
• 通过 MCP 为 AI 编程或对话代理提供可增量更新的文档记忆。
• 借助 vLLM 在自托管开源模型上运行 RAG 流程，数据保留在本地。
• 复现或扩展 HippoRAG 论文中的多跳检索实验。

快速上手

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   使用 Conda 创建 Python 3.10 环境

   conda create -n hipporag python=3.10
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   激活环境

   conda activate hipporag
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   从 PyPI 安装 HippoRAG

   pip install hipporag
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   设置 OpenAI API 密钥，然后运行 README 中的最小示例

   export OPENAI_API_KEY=<your OpenAI API key>

使用前须知

• !使用本地模型需要大量 GPU 资源，例如为大模型运行多 GPU vLLM 服务。
• !使用早期开发版默认值构建的索引必须重新建立索引，才能升级到 2.0.0a5 版本。

标签

常见问题

HippoRAG 是什么？

一个为 LLM 设计的 RAG 框架，用知识图谱与个性化 PageRank 实现多跳检索和长期记忆。 HippoRAG 是一个受人类长期记忆联想机制启发的 LLM 记忆框架。它从文档中抽取实体和事实构建知识图谱，再在图上运行个性化 PageRank，检索与查询相关联的段落，适合需要跨多篇文档综合信息的问题。

HippoRAG 可以免费使用吗？用的什么许可证？

HippoRAG 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

HippoRAG 还在维护吗？

活跃维护中。HippoRAG 最近一次提交是在 2026年10月6日。

HippoRAG 适合用来做什么？

对需要跨多个段落关联事实的文档集合进行问答。 通过 MCP 为 AI 编程或对话代理提供可增量更新的文档记忆。 借助 vLLM 在自托管开源模型上运行 RAG 流程，数据保留在本地。 复现或扩展 HippoRAG 论文中的多跳检索实验。

HippoRAG 怎么安装和运行？

使用 Conda 创建 Python 3.10 环境: conda create -n hipporag python=3.10 激活环境: conda activate hipporag 从 PyPI 安装 HippoRAG: pip install hipporag 设置 OpenAI API 密钥，然后运行 README 中的最小示例: export OPENAI_API_KEY=<your OpenAI API key>

在哪里获取 HippoRAG？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/OSU-NLP-Group/HippoRAG