HippoRAG 适用于哪些应用场景？

1. 多跳问答

HippoRAG 最契合需要跨文档关联与多步推理的多跳问答场景，例如"某机构负责人的毕业院校所在国家"这类需串联多个事实的问题。

2. 大规模语料的意义构建

对于篇幅长、实体关系密集的语料（如文献综述、法律卷宗、企业知识库），HippoRAG 能够把分散的信息整合为连贯的整体，辅助读者形成对复杂上下文的整体理解。

3. 持续更新的知识库

由于新知识可通过新增图谱边的方式整合，而无需重训模型，HippoRAG 适用于需要频繁吸收新信息、又希望避免灾难性遗忘的持续学习型知识库。