FRAG 是一个灵活的模块化框架，专为基于知识图谱的检索增强生成（RAG）设计。其目标是平衡灵活性和检索质量，减少大型语言模型（LLM）中的幻觉和知识不足问题。通过利用知识图谱作为外部资源，FRAG 增强了 LLM 的推理能力，特别适用于需要高灵活性和高质量检索的应用场景。FRAG 通过模块化设计，结合了多跳推理策略，提升了模型的推理效率，并在复杂查询处理中表现出色。
