设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。
RAG 的发展瓶颈:
传统 RAG 系统通过检索模型提取最相关的文档，再交给生成模型处理。但这种流水线式的设计存在两个主要问题：
-
检索不够精确：简单的相似性检索模型容易漏掉重要信息或引入噪声数据。
-
生成效率低下：无关或低质量的上下文增加了生成负担，降低了回答的质量和速度。
1. GraphRAG 框架 介绍
GraphRAG框架在微软公司内部广受赞誉，并以此为契机，衍生出了一系列轻量级的优化版本，诸如LightRAG与nano-GraphRAG等。与此同时，还涌现出了一些别具一格的变体，如KAG框架。这些框架的核心改进之处在于，它们在传统RAG框架的基础上，进一步强化了实体、社区以及文本切块（Chunking）之间的内在联系，并且巧妙地将现有知识图谱（KG）中的知识融入其中。这
汀丶人工智能
微信公众号
关于机器学习、强化学习、数据挖掘以及NLP
微信公众号
评论记录：
回复评论：