https://github.com/Encyclomen/HGMemImproving Multi-Step RAG with Hypergraph-Based Memory for Long-Context Complex Relational Modeling https://arxiv.org/pdf/2512.23959港中大 &WeChat AI联合团队
一、RAG双重暴击:“超长+全局推理”
| 传统 RAG 的痛点 | 具体表现 |
|---|---|
| 单步检索 | 只能“点到点”找答案，跨章节、跨事件关联无力 |
| 工作记忆=简单摘要 | 用一段流水账plain text 记录历史，丢细节、丢引用、丢结构 |
| 图记忆 | 最多二元关系（A→B），无法表达“三元及以上”高阶关联 |
结果：在 100k+ token 的金融/法律/小说类文档里，一旦问题需要“全局 sense-making”（例如“为什么 Xodar 被送给 Carter 当奴隶？”），现有方法就像拼图只拼边缘，中间永远缺一块。
二、HGMEM——把“记忆”升级成“超图”
图1：左侧为第 t 步交互流程；右侧为超图记忆的演化示意
2.1 核心思想
把“工作记忆”不再当成一块硬盘，而是一张可动态生长、可高阶连接的超图：
- 每个超边（hyperedge）= 一个“记忆点”，可一次性连接 ≥2 个实体
- 支持三种原子操作：Update ∣ Insert ∣ Merge
- 每一步先“自我检查”→ 决定局部深挖 or 全局探索 → 检索 → 用 LLM 把新证据合并成更高阶的超边
2.2 关键模块一览
| 模块 | 作用 | 与传统做法差异 |
|---|---|---|
| 超图存储 | 用hypergraph-db实时维护节点 & 超边 | 不再是 plain text 或二元图 |
| 自适应检索 | Local Investigation ↔ Global Exploration 切换 | 先“查周边”再“开新地图”，减少冗余 |
| 记忆合并 | 把多条低阶事实熔成一条高阶关系 | 二元图做不到 n-ary 融合 |
| 子查询生成 | LLM 基于当前超图拓扑自动出题 | 避免人工模板 |
图2 记忆演化案例
图2：Cowslip Moth 案例中，三条低阶事实被合并成一条“昆虫-植物共生”高阶关系
三、实验：成绩与成本双赢
3.1 主要结果
在 4 个超长文档基准（NarrativeQA / NoCha / Prelude / LongBench-V2）上，同样用 GPT-4o 或 Qwen-32B 做 backbone，HGMEM 全线 SOTA：
表1：↑ 表示合并操作带来的高阶关联对“sense-making”类问题尤为关键
3.2 成本对比
与同样带工作记忆的 DeepRAG / ComoRAG 相比，HGMEM 平均 token 消耗与延迟几乎持平，并未因“超图”而额外增负：
表5 在线开销对比
表5：合并操作仅增加 <7% token，却带来显著精度提升
四、一句话总结
HGMEM 把“记忆”从静态硬盘升级成动态超图，让大模型在超长文本里像侦探一样层层抽丝、合并线索、全局破案，而且不增成本——多步 RAG 的“记忆”就该这么玩！
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