最近发现一个挺具体的 AI 降本机会：

星***

最近发现一个挺具体的 AI 降本机会：

帮做知识库和 GraphRAG 的团队，优化“知识图谱喂给大模型的格式”。

新开源的 ISONGraph 测试了 10 种知识图谱输入格式。

作者给出的测试结果是：

同一份图谱、同一个模型，只改变输入格式，多跳推理准确率可能从约 40% 提升到 80%；

Token 消耗最多可以降低约 70%；

我们常用的 JSON，反而是表现比较差的格式之一。

这个方向比较适合做 RAG、企业知识库和 AI Agent 的开发者。

最简单的验证方法，是找一个现有项目，把同一批图数据分别用 JSON 和 ISONGraph 输入，对比回答准确率、Token 消耗和响应速度。

如果测试有效，可以给企业知识库做性能体检，也可以提供 JSON 图谱迁移、行业 GraphRAG 模板以及模型成本优化服务。

ISONGraph 采用 MIT 协议，目前已经支持 Python、JS/TS、Rust、Go、C++ 和 C#。

项目官网：https://graph.ison.dev/

作者介绍：https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1v7s...

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Moo***

被星友三个月逆袭刺激到了，这次死磕到底！