SAG：基于查询时动态超边的 SQL 检索增强生成

检索增强生成（RAG）使大语言模型能访问外部知识，但现有方法依赖稠密相似度检索，难以处理结构化约束与多跳推理。引入知识图谱虽部分缓解问题，却带来语义碎片化及高维护成本。本文提出 SAG（SQL 检索增强生成），一种面向检索与代理系统的结构化架构。SAG 将文本块转化为语义完整事件及索引实体，利用 SQL 连接查询在查询时动态链接共享实体的事件，构建局部动态实例化索引结构。该设计避免了全局图重建，支持增量写入与持续扩展。在 HotpotQA 等三个多跳基准测试中，SAG 在九项指标中八项最优，MuSiQue 上 Recall@5 达 80.0%，并已在亿级数据规模下部署应用。