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GraphRAG技术在处理医学等知识密集型任务时展现出显著优势。通过构建外部结构化图谱，该技术能够清晰表示实体间的关系与层次依赖，从而有效提升复杂逻辑推理能力，并揭示传统方法难以发现的潜在联系。这一创新方法为知识密集型领域的研究提供了新思路，有望推动相关领域的发展。

GraphRAG技术在处理医学等知识密集型任务时展现出超越传统RAG模型的能力。通过构建外部结构化图谱，GraphRAG能够有效表示实体间的相互关系与层次依赖，从而支持更复杂的逻辑推理并识别潜在联系。此外，GraphRAG-Bench评估框架为衡量该模型性能提供了标准化平台，助力其在多领域应用中的优化与发展。