圖譜 RAG 怎麼選：GraphRAG v3.1.2、LightRAG 與 HippoRAG 2 的設計、成本與選型
同樣是「知識圖譜 + 檢索」，Microsoft GraphRAG v3.1.2 用重索引換全局總結能力，LightRAG 用 dual-level 與增量把成本砍下來，HippoRAG 2 用 PPR 把 RAG 做成可持續增長的記憶；這篇按部件拆設計取捨，含四種查詢、索引流程與選型表。
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3 篇文章圖機器學習：十九堂課的重心與六份 Colab 作業｜Stanford CS224W 課程總覽
CS224W 是 Stanford 的圖機器學習課：十九堂從節點嵌入、GNN、graph transformer、知識圖譜，講到關聯式深度學習與 GNN 加 LLM。投影片、三份書面作業與六份 Colab 都公開，可以直接下載開跑；公開錄影是 2021 年的版本，後半的新主題只有投影片，考試與自動評分拿不到。
GraphRAG：把知識做成圖，讓 LLM 沿著關係推理
向量搜尋找相似，圖搜尋走關係。當問題需要跨多個實體的推理（岩場→路線→完攀者→難度分布），GraphRAG 比標準 RAG 更有優勢。