赛题题目：面向GraphRAG的操作系统级优化

赛题说明：

RAG（检索增强生成）技术通过结合检索与生成模型，利用外部知识库提升生成内容的准确性和时效性，是缓解大模型“幻觉”问题的有效手段。但RAG存在显著不足：检索质量依赖片段相关性，易受关键词匹配局限，难以捕捉深层语义关联；对多跳推理（需串联多个信息点）支持较弱，且上下文窗口受限可能导致信息筛选不全。GraphRAG作为RAG的改进方案，通过构建知识图谱重构检索架构，其优势在于通过利用图结构存储实体关系，支持复杂关系推理和多跳查询，显著提升语义理解深度；此外，通过图嵌入可以实现更精准的语义检索，减少信息碎片化问题。然而，GraphRAG的系统实现面临显著的工程挑战。在存储层面，知识图谱的动态更新需频繁调用LLM生成结构化语义描述（如实体关系三元组），导致索引构建的I/O吞吐效率下降与存储成本激增（微软LazyGraphRAG研究表明，传统方案索引成本高达数百万Token）。内存管理方面，图算法（如社区检测、PageRank权重计算）的随机内存访问模式引发严重的资源争用问题，而多模态数据的混合存储进一步加剧内存碎片化风险。计算效率方面，图遍历操作的低缓存命中率与异构硬件（CPU/GPU/TPU）适配不足导致检索延迟显著高于向量检索方法。本赛题聚焦操作系统级优化方法，旨在增强GraphRAG在实际应用场景的效果和性能。通过系统设计优化存储架构、内存调度与计算资源协同机制，以改善知识图谱的动态更新效率与大模型推理服务质量。

赛题要求：

基于现有开源GraphRAG方案（例如”GraphRAG”和”LightRAG”），进行系统级优化方案的设计、实现与验证。对硬件不做固定要求，但要求优化前后保持相同硬件环境。推荐使用最新的开源大模型，如deepseek系列和QwQ-32B等。要求通过详细实验验证系统优化效果，并开源优化方案和验证方案，同时对优化前后的系统预测效果进行比较。参赛者可以针对（但不限于）以下技术挑战之一（或多个）提出创新解决方案，并构建可验证的原型系统：

动态存储架构优化例如考虑设计分层存储策略，例如结合增量索引构建与日志结构化合并树（LSM-Tree）优化写入性能。
内存动态分配与压缩技术例如考虑设计实现基于三级内存池（L1缓存高频实体、L2共享中间结果、L3分布式存储）的动态资源分配机制；采用稀疏矩阵编码与边属性压缩技术，减少内存占用，并探索GPU加速图嵌入计算在多任务并发场景下的性能瓶颈。
混合检索算法与硬件协同设计例如考虑融合向量相似性初筛与图路径精修的双阶段检索策略，结合FPGA定制化指令集优化图遍历操作的缓存命中率，缩短检索延迟。
知识表示形式优化例如考虑设计能够捕获复杂实体关系与高阶结构信息的知识表示方案，如结合超图（Hypergraph）提升复杂查询与推理任务的系统效果。

评分标准：

一、目标达成度（35%）

核心目标：评估参赛方案是否针对自选技术挑战实现有效优化，目标设定合理且逻辑闭环

评分项	评分细则	分值
优化目标明确性	清晰定义优化方向（如存储/内存/检索/预测效果等）并提出量化指标（如延迟降低30%、内存占用减少20%）	40分
技术方案适配性	自选优化方案与目标高度匹配（例如针对存储I/O瓶颈选择LSM-Tree而非通用缓存策略），方案创新性显著	30分
多目标协同能力	若选择多个优化点，需论证协同机制（如内存压缩与GPU加速的调度策略兼容性），避免优化冲突	30分

二、优化效果验证（40%）

核心目标：量化验证自选优化目标的达成度，且不引发系统关键指标（如预测准确率）显著劣化

评分项	评分细则	分值
自定指标达成度	达到预设优化目标（如延迟降低≥30%得满分，每降低5%得6分）	60分
副作用控制能力	其余关键指标波动控制在阈值内（如BLEU/ROUGE下降≤3%，多跳推理准确率≥基准值95%）	20分
横向对比优势	对比同类方案，在相同硬件环境下展示优化效果优势（如延迟低于基线15%以上）	20分

三、工程实践质量（15%）

核心目标：验证方案的可复现性、可维护性及技术前瞻性

评分项	评分细则	分值
模块化架构设计	优化模块与系统核心解耦（如通过插件化接口实现存储引擎替换）	40分
测试覆盖完备性	提供优化模块的单元测试（覆盖率≥85%）	30分

四、文档与创新性（10%）

核心目标：技术方案逻辑严谨且具备推广价值

评分项	评分细则	分值
技术决策溯源性	文档需包含：优化目标选择依据（如Profiling热点分析）、方案设计动机、方案对比（至少3种候选方案优劣分析）	40分
创新性声明	明确标注技术突破点（例如新型压缩算法、硬件指令集扩展），并提供与已有专利/论文的差异性分析	30分
部署可操作性	提供自动化部署脚本	30分

赛题联系人：

郭勇 yguo@nudt.edu.cn