向量检索为何在多跳推理上失效：用 Neo4j 构建可审计的 GraphRAG 引擎

文章认为朴素向量 RAG 在 FAQ 之外的复杂场景会失效，提出将知识图谱与 LLM 结合，用 Neo4j 加 Gemini 搭建可审计的 GraphRAG 引擎，以支持多跳推理并提供可验证的审计轨迹。文中以金融实体与数字足迹的知识图谱拓扑为例展开，但相关效果主张尚缺公开评测佐证。

AI推荐理由 文章指出朴素向量 RAG 在多跳推理场景下的失效问题，并提出用 Neo4j 知识图谱结合 Gemini 构建可审计的 GraphRAG 引擎，强调减少幻觉、支持多跳推断与可验证审计链。选题切中企业级 RAG 的实际痛点，对做知识图谱增强检索的开发者有参考价值；但摘要中'消除幻觉''可验证审计'等表述属于作者主张，缺少基准测试或对比数据支撑。