n8n 指南：何时该用 LLM 知识图谱，何时该用向量 RAG

n8n 发布指南，对比 LLM 知识图谱与向量 RAG 两种架构的适用场景。向量 RAG 适合答案集中在少数语义相近段落的问题，构建维护更简单；知识图谱显式表示实体与关系，支持跨文档多跳推理，还能减少传给 LLM 的无关上下文、节省 token，但创建与维护成本通常更高。