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README.md

@@ -568,6 +568,11 @@ The purpose is to build infrastructure in the field of large models, through the
         <td> <a href="https://github.com/OpenSPG/KAG/blob/master/README.md"> KAG </a> </td>
         <td> KAG is a logical reasoning and Q&A framework based on the <a href="https://github.com/OpenSPG/openspg">OpenSPG</a> engine and large language models, which is used to build logical reasoning and Q&A solutions for vertical domain knowledge bases. KAG can effectively overcome the ambiguity of traditional RAG vector similarity calculation and the noise problem of GraphRAG introduced by OpenIE. KAG supports logical reasoning and multi-hop fact Q&A, etc.</td>
     </tr>
+    <tr>
+        <td width="80"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag/refs/heads/main/assets/logo.png" alt="Youtu-GraphRAG icon" width="64" height="auto"/> </td>
+        <td> <a href="https://github.com/TencentCloudADP/Youtu-GraphRAG"> Youtu-GraphRAG </a> </td>
+        <td>Youtu-GraphRAG proposes a new graph retrieval-augmented generation paradigm which vertically unifies graph construction, indexing and retrieval through schema. It advances GraphRAG towards enterprise-level applications, allowing seamless cross-domain adaptation with minimum human intervention, with (i) a dynamic schema-bounded extraction; (ii) a comprehensive community detection algorithm and (iii) a schema-guided query decomposition for iterative reflection and reasoning.</td>
+    </tr>
 </table>
 
 <p style="text-align: right;"><a href="#table-of-contents">^ Back to Contents ^</a></p>

README_cn.md

@@ -464,6 +464,11 @@
         <td> <a href="https://github.com/OpenSPG/KAG/blob/master/README_cn.md"> KAG </a> </td>
         <td> KAG 是基于 <a href="https://github.com/OpenSPG/openspg">OpenSPG</a> 引擎和大型语言模型的逻辑推理问答框架，用于构建垂直领域知识库的逻辑推理问答解决方案。KAG 可以有效克服传统 RAG 向量相似度计算的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题。KAG 支持逻辑推理、多跳事实问答等。 </td>
     </tr>
+   <tr>
+        <td width="80"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag/refs/heads/main/assets/logo.png" alt="Youtu-GraphRAG icon" width="64" height="auto"/> </td>
+        <td> <a href="https://github.com/TencentCloudADP/Youtu-GraphRAG"> Youtu-GraphRAG </a> </td>
+        <td>Youtu-GraphRAG是腾讯优图实验室开源的图检索增强生成新范式，通过Schema连接两个智能体，在图构建、索引和检索上实现垂直统一和认知闭环，以领先的落地级图构建与推理能力推动GraphRAG进入新的阶段。</td>
+    </tr>
 </table>
 
 <p style="text-align: right;"><a href="#目录">^ 返回目录 ^</a></p>

README_es.md

@@ -529,6 +529,11 @@ Integra la API de DeepSeek en softwares populares. Accede a la [Plataforma Abier
         <td> <a href="https://github.com/OpenSPG/KAG/blob/master/README.md"> KAG </a> </td>
         <td> KAG es un marco de razonamiento lógico y preguntas y respuestas basado en el motor <a href="https://github.com/OpenSPG/openspg">OpenSPG</a> y modelos de lenguaje grandes, que se utiliza para construir soluciones de razonamiento lógico y preguntas y respuestas para bases de conocimiento de dominio vertical. KAG puede superar eficazmente la ambigüedad del cálculo de similitud vectorial tradicional de RAG y el problema de ruido introducido por GraphRAG mediante OpenIE. KAG admite razonamiento lógico y preguntas y respuestas de hechos de múltiples saltos, etc.</td>
     </tr>
+	<tr>
+    <td width="80"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag/refs/heads/main/assets/logo.png" alt="Icono de Youtu-GraphRAG" width="64" height="auto"/> </td>
+    <td> <a href="https://github.com/TencentCloudADP/Youtu-GraphRAG"> Youtu-GraphRAG </a> </td>
+    <td>Youtu-GraphRAG propone un nuevo paradigma de generación aumentada por recuperación en grafos (GraphRAG) que unifica verticalmente la construcción, indexación y recuperación de grafos mediante esquemas. Avanza el GraphRAG hacia aplicaciones de nivel empresarial, permitiendo una adaptación perfecta entre dominios con mínima intervención humana, mediante (i) una extracción dinámica acotada por esquemas; (ii) un algoritmo integral de detección de comunidades y (iii) una descomposición de consultas guiada por esquemas para la reflexión iterativa y el razonamiento.</td>
+</tr>
 </table>
 
 <p style="text-align: right;"><a href="#tabla-de-contenidos">^ Volver al índice ^</a></p>

README_ja.md

@@ -421,6 +421,11 @@ DeepSeek API を人気のソフトウェアに統合します。API キーを取
         <td> <a href="https://github.com/OpenSPG/KAG/blob/master/README_ja.md"> KAG </a> </td>
         <td>KAG は、<a href="https://github.com/OpenSPG/openspg">OpenSPG</a> エンジンと大規模言語モデルに基づく論理的推論質問応答フレームワークです。垂直ドメイン知識ベース用の論理的推論質問応答ソリューションを構築するために使用されます。 KAG は、従来の RAG ベクトル類似度計算の曖昧さと、OpenIE によって導入された GraphRAG のノイズ問題を効果的に克服できます。 KAG は、論理的推論、マルチホップの事実に基づく質問への回答などをサポートします。</td>
     </tr>
+	<tr>
+    <td width="80"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag/refs/heads/main/assets/logo.png" alt="Youtu-GraphRAGのアイコン" width="64" height="auto"/> </td>
+    <td> <a href="https://github.com/TencentCloudADP/Youtu-GraphRAG"> Youtu-GraphRAG </a> </td>
+    <td>Youtu-GraphRAGは、スキーマを通じてグラフの構築、インデックス化、検索を垂直的に統合する新しいグラフ検索拡張生成（GraphRAG）のパラダイムを提案します。これはGraphRAGをエンタープライズレベルアプリケーションへ進化させ、人的介入を最小限に抑えつつシームレスなクロスドメイン適応を可能にします。その特徴は、(i) 動的スキーマ境界抽出、(ii) 包括的なコミュニティ検出アルゴリズム、そして (iii) 反復的な反省と推論のためのスキーマ主導クエリ分解です。</td>
+</tr>
 </table>
 
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README_zh_tw.md

@@ -564,6 +564,11 @@
         <td> <a href="https://github.com/OpenSPG/KAG/blob/master/README.md"> KAG </a> </td>
         <td> KAG 是一個基於 <a href="https://github.com/OpenSPG/openspg">OpenSPG</a> 引擎和大型語言模型的邏輯推理與問答框架，用於構建垂直領域知識庫的邏輯推理與問答解決方案。KAG 能夠有效克服傳統 RAG 向量相似性計算的模糊性以及 OpenIE 引入的 GraphRAG 噪音問題。KAG 支援邏輯推理和多跳事實問答等功能。</td>
     </tr>
+	<tr>
+    <td width="80"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag/refs/heads/main/assets/logo.png" alt="Youtu-GraphRAG 圖示" width="64" height="auto"/> </td>
+    <td> <a href="https://github.com/TencentCloudADP/Youtu-GraphRAG"> Youtu-GraphRAG </a> </td>
+    <td>Youtu-GraphRAG 提出了一種新的圖檢索增強生成範式，通過模式垂直統一了圖構建、索引和檢索。它將 GraphRAG 推向企業級應用，只需最少的人為干預即可實現無縫跨領域適應，具有：(i) 動態模式邊界提取；(ii) 全面的社群檢測算法；以及 (iii) 用於迭代反思和推理的模式指導查詢分解。</td>
+</tr>
 </table>
 
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