文章区分向量RAG与GraphRAG适用边界，强调后者更适合跨文档关系和主题归纳。
推荐理由：核心判断是GraphRAG不是通用升级，而是为跨实体、跨时间、跨文档的关系推理补洞；简单事实检索仍用向量RAG更低成本。
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