RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

hhy-huang/HiRAG

默认分支 main · commit 4d885ee1 · 扫描时间 2026/6/13 23:37:57

星标 547 · Fork 82

AI 可见性总分
40 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 hhy-huang/HiRAG 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition README opening to emphasize hierarchical RAG and dynamic refinement

    原因:

    当前
    This is the repo for the paper HiRAG: Retrieval-Augmented Generation with Hierarchical Knowledge. Accepted to EMNLP 2025 Findings!🎉Re-indexing the knowledge base is too costly🤯? Want to refine your knowledge base at test time? See our new work **DeepRefine**!
    复制粘贴的修复
    HiRAG is a novel Retrieval-Augmented Generation (RAG) system designed to overcome the limitations of traditional flat RAG by leveraging **hierarchical knowledge structures** for superior generation quality. It uniquely addresses the high cost of re-indexing and enables **dynamic knowledge base refinement at test time**, offering a powerful solution for researchers and developers seeking advanced RAG capabilities. This is the official repository for our EMNLP 2025 Findings paper.
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics for hierarchical RAG and dynamic refinement

    原因:

    当前
    clustering, graphrag, large-language-models, nlp, rag, retrieval-augmented-generation
    复制粘贴的修复
    clustering, graphrag, large-language-models, nlp, rag, retrieval-augmented-generation, hierarchical-rag, dynamic-rag, knowledge-graph, knowledge-refinement
  • lowhomepage#3
    Update homepage to arXiv abstract page

    原因:

    当前
    https://arxiv.org/pdf/2503.10150
    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2503.10150

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 hhy-huang/HiRAG
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
LlamaIndex
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LlamaIndex · 被推荐 2 次
  2. LangChain · 被推荐 2 次
  3. Weaviate · 被推荐 2 次
  4. Elasticsearch · 被推荐 2 次
  5. Neo4j · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for a RAG system that leverages hierarchical knowledge for improved generation?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LlamaIndex
    2. LangChain
    3. Neo4j
    4. Weaviate
    5. Elasticsearch

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 hhy-huang/HiRAG。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are efficient methods for updating or refining a RAG knowledge base dynamically?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LlamaIndex
    2. LangChain
    3. Pinecone
    4. Weaviate
    5. Chroma
    6. Qdrant
    7. Elasticsearch
    8. Faiss
    9. Milvus
    10. Zilliz

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 hhy-huang/HiRAG。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of hhy-huang/HiRAG?
    pass
    AI 明确点名了 hhy-huang/HiRAG

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts hhy-huang/HiRAG in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 hhy-huang/HiRAG

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo hhy-huang/HiRAG solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 hhy-huang/HiRAG

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 hhy-huang/HiRAG 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/hhy-huang/HiRAG.svg)](https://repogeo.com/zh/r/hhy-huang/HiRAG)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/hhy-huang/HiRAG"><img src="https://repogeo.com/badge/hhy-huang/HiRAG.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro,解锁深度诊断

hhy-huang/HiRAG — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3