Graph-Serialisierungsformat verdoppelt Multi-Hop-Accuracy bei lokalen LLMs
Warum es zählt
Wer lokale Modelle mit kleinem Kontextfenster (8K–16K) für Graph-RAG nutzt, kann durch Format-Wahl den nutzbaren Graph-Context bis zu 3× vergrößern und die Reasoning-Qualität massiv steigern. ISONGraph ist MIT-lizenziert mit Implementierungen in Python, JS/TS, Rust, Go, C++ und C#.
— Lumeric Redaktion
Multi-Hop Graph Reasoning (10 Serialization Formats) · Spitzenwert
40%
Verbose Formate (z.B. JSON/GraphML)
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