EdgeQuake：Rust 实现的 Graph-RAG 开源仓库发布
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开发者 raphaelmansuy 发布开源项目 EdgeQuake，用 Rust 实现 LightRAG 算法的 Graph-RAG 系统，可将文档转为知识图谱并返回带来源的答案。项目以 PostgreSQL 16/17/18（pgvector + Apache AGE）作为唯一数据存储，部署只需一个二进制文件加 Postgres，需 Docker，无需安装 Rust 或 Node.js，端口仅绑定 127.0.0.1。 项目支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral 及 Ollama 等本地模型，提供 Web UI、MCP、多语言 SDK、多租户隔离与 AES-256-GCM 密钥加密，采用 Apache License 2.0 开源。据其发布的基准测试，在 GraphRAG-Bench 医疗语料（n=200）上答案准确率 0.792，与 LightRAG 的 0.786 持平，缓存后热查询 p50 为 82 ms，快于 LightRAG 的 993 ms。
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报道时间线
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- GitHub · 3D 生成新仓库EdgeQuake：Rust 实现的 Graph-RAG，单二进制文件加 PostgreSQL 即可部署
EdgeQuake 是一个用 Rust 实现 LightRAG 算法的开源 Graph-RAG 项目，可将文档转为知识图谱并返回带来源的答案，基于 PostgreSQL 16/17/18（pgvector + Apache AGE）作为唯一数据存储。在 GraphRAG-Bench 医疗语料测试（n=200）中，其答案准确率 0.792 与 LightRAG（0.786）持平，但缓存后热查询 p50 仅 82 ms，远快于 LightRAG 的 993 ms。项目支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral 及 Ollama 等本地模型，提供 Web UI、MCP、多语言 SDK、多租户隔离与 AES-256-GCM 密钥加密，采用 Apache License 2.0 开源。
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