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停止盲目图化一切：GraphRAG 真正胜出的场景与代价
本文基于微软原论文及四项独立基准测试，实证分析GraphRAG相较向量RAG的适用边界：它在多跳推理、全局摘要和意义建构类任务中显著提升质量（+10–13分），但在单事实检索中无优势；其收益伴随高昂建图成本与LLM评估偏差风险。
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私有模型、企业知识库和办公入口并不是一套系统里的三个菜单。私有模型负责推理，知识库提供受控证据，应用层组织任务和工具，办公入口连接用户日常工作。可以用 AI Stack 承载模型能力、用 Dify 组织知识与工作流、用 WorkBuddy 提供入口，但具体组合应以官方能力和现场验证为准。架构价值来自边界清楚，而非组件数...
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