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今天分享的是SmartRAG–把云端GraphRAG那套"百亿大模型现场建图"的范式拆掉，改成四个轻量模块分工，让1.7B量化模型在一加手机上跑多跳QA，追平18倍大模型。

手机端跑GraphRAG的痛点不在模型小，是云端"让大模型建图"那套范式搬不上手机–4B都卡分钟级TTFT。让我们一起看看SmartRAG是如何克服的。

四模块分工

SmartRAG的核心动作是把"结构化知识能力"从LLM能力问题重构为系统架构问题。四个模块协同：

• Perception：EvoNER（持续学习NER）+ 轻量关系分类器，把文本抽成entity-relation三元组
• Memory：MRGraph三层图持久化，绑定源段落做溯源
• Focus：混合检索（图遍历+词法+稠密语义）
• Thinking：on-device LLM仅做labeling/summarization/planning/answering四角色

高频写图交给轻量可训练组件，LLM保留给低频高价值语义操作。

EvoNER三件套

EvoNER是整套架构的引擎，三件套让轻量NER能持续吃新实体：

Span-based NER+字符注入：枚举候选span时只从word-start走到最大宽度W=10，O(nW)候选而非O(n²)。每个word首subword注入字符级特征 h_t = [e_t ; m_t·c(t)]，m_t是首subword指示位，c(t)是字符级embedding，增强对错拼和罕见surface form的鲁棒性。

Reserved-label机制：分类器预分配固定标签容量，切分为base head（no-entity+已部署类型）和reserved rows（未来类型）。reserved初始化为 b≪0, W≈0 的不激活态，新类型直接占位不用重训分类器，输出维度不变。

Teacher distillation只在base子空间：增量目标 L_inc = L_task + λ_KD·L_KD。蒸馏gate m_r=I[max softmax(ℓ_T_base/T_kd) ≥ τ]，即老师在base类上峰值概率超τ才蒸馏。reserved logits不被蒸馏，新类型保持可塑性，老边界由老师锚定。配套三阶段参数高效更新 Θ1=Θ_head -> Θ2=Θ_head∪Θ_topK -> Θ3=Θ，设备预算耗尽可在任意阶段停。

未识别实体先冻结轻量embedder抽向量存本地向量库，攒够数量后用Ward linkage做agglomerative聚类 d(A,B) = (|A|·|B|)/(|A|+|B|)·||µ_A-µ_B||²，凝聚出大簇再交给Thinking模块打标签。

MRGraph三层图

MRGraph是三层溯源知识图：

Layer 1 Entity-paragraph graph：段落是写入和检索的原子单位。段落节点存原文+文档指针+in-document index+embedding；实体节点用稳定name hash去重；关系边带observation count防图爆炸。Ingestion走"evidence-first, structure-second"–三元组先对齐到best-matching段落，再materialize为关系边，保证每条结构化事实都可追溯。

Layer 2 Abstraction layer：在实体之上维护语义簇，centroid平滑更新，anchor-centroid drift metric检测并阻止主题漂移。簇摘要在正常运行时增量维护，idle-and-charging时段做高质量refinement。

Layer 3 Runtime raw-text view：query时把命中的段落证据和局部图邻居按token budget组装成context，同时给Thinking模块结构化和非结构化两类证据。

三阶段混合检索

Thinking模块先把问题分解成retrieval plan P=(e_0, {(r_h, t_h)}^H_{h=1})，e_0是seed entity，每跳r_h是自然语言关系短语（如"published in"），t_h是目标实体类型。

Stage 1：按plan多跳文本检索，每跳把当前center entity和关系短语拼成local query，用fused lexical+dense相似度召回段落，MMR在token预算下选证据，再用命中段落推下一跳的entity center。

Stage 2：Stage 1的bridge entity做图遍历种子。每个节点把自身拼接query后跟abstraction层摘要比对，选top-ranked簇做top-down扩展。Personalized PageRank估节点重要性，连通子图块配段落证据组装。

Stage 3：前两阶段证据不足时全文检索兜底，解决实体跨段落切分的边界问题。

最后做entity mention局部窗口抽取+句子级压缩+hash去重，再喂给LLM。

LLM稀疏叫醒

on-device LLM被当作可复用语义引擎，只在4个高价值语义操作上被叫醒：

• Labeling：对置信度不够的实体簇，LLM提出新类型名 ∆T = LLM(cluster(M))，语义发散的簇被拒绝以防污染类型空间
• Summarization：KG周期性聚成community，LLM产出摘要重插回上层段落，形成自压缩记忆环
• Planning：复杂问题在取证据前先被分解成多跳retrieval plan
• Answering：LLM基于检索证据生成答案，约束在结构化schema上偏抽取式grounding降低幻觉

建图、关系抽取、聚类、检索这些高频操作都不走LLM。

实验对比

4个QA benchmark上跑Qwen3-1.7B+SmartRAG（Q6_K量化，llama.cpp后端，OnePlus 13/15真机）：

NQ/HotpotQA/MultiHopQA三局，1.7B+SmartRAG全面反超32B和14B这两组大模型参考。TriviaQA上简单事实问题大模型parametric memory仍有优势。

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