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GraphRAG太慢LightRAG延迟高？华东师大新方法一招破解双重难题

GraphRAG太慢LightRAG延迟高？华东师大新方法一招破解双重难题
GraphRAG的索引速度慢，LightRAG的查询延迟高？ 这些影响效率的难题，现在终于迎来改进——由华东师范大学李翔老师带领的的Planing Lab团队推出高效解决方法E²GraphRAG。 该方法在大部分测试中接近了最优的GraphRAG方法。
6/13/2025 1:33:00 AM
什么时候GraphRAG超越传统RAG：突破医学等知识密集任务的AI新范式和GraphRAG-Bench评估框架

什么时候GraphRAG超越传统RAG：突破医学等知识密集任务的AI新范式和GraphRAG-Bench评估框架
核心速览研究背景研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在检索增强生成（RAG）系统中有效利用图结构来提升大型语言模型（LLMs）的性能，特别是在知识密集型任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：现有基准测试（如HotpotQA、MultiHopRAG和UltraDomain）未能充分评估图结构在RAG系统中的有效性；现有数据集缺乏领域特定知识和明确的逻辑连接；现有基准测试的任务复杂度划分不细致，无法全面评估模型的复杂推理能力。 相关工作：该问题的研究相关工作有：传统的RAG系统通过将文本分块进行索引和检索，但这种方法会牺牲上下文信息；GraphRAG系统通过构建外部结构化图来改进LLMs的上下文理解能力，但其在实际任务中的表现不一致。
6/11/2025 2:55:00 AM
知识图谱科技
深入 GraphRAG：构建更强大的知识增强问答系统的六大开源项目

深入 GraphRAG：构建更强大的知识增强问答系统的六大开源项目
前几天我分享了一篇文章知识图谱 向量数据库：打造更智能的RAG系统，介绍了如何把知识图谱和RAG系统相结合，来提升检索内容的准确性。 然后有读者询问我是否有相关的开源项目推荐，我整理了下，目前有6个关注比较高的图RAG项目，大家可以关注学习一下。 Microsoft GraphRAG微软官方发布的 GraphRAG 是一个构建在 LLM 与图机器学习结合基础上的检索增强生成系统。
5/19/2025 9:28:31 AM
贝塔街的万事屋
RAG（三）GraphRAG进阶：GraphReader-- 基于图的Agent，让大模型“读懂”长文本

RAG（三）GraphRAG进阶：GraphReader-- 基于图的Agent，让大模型“读懂”长文本
上一篇论文介绍了GraphRAG，今天来看一篇算是其进阶版的方法--GraphReader。 对于其研究动机，简单来说，LLMs具有强大的规划和反思能力，但在解决复杂任务时，如函数调用或知识图谱问答（KGQA），以及面对需要多次推理步骤的问题时，仍然面临困难。 特别是当涉及到长文本或多文档的处理时，现有的方法往往难以充分利用这些模型的能力来捕捉全局信息，并有效地进行决策。
3/13/2025 12:24:34 PM
Glodma
解读GraphRAG

解读GraphRAG
RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。 事实证明，这种方法在提高模型输出的实际准确性和总体质量方面是有效的。 图片然而，随着 RAG 系统得到更广泛的采用，它们的局限性开始浮出水面，具体而言：平面检索: RAG 将每个文档作为一个独立的信息。
11/26/2024 7:20:25 AM
曹洪伟
微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万，生成式AI进入知识图谱时代？

微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万，生成式AI进入知识图谱时代？
知识图谱从不退环境！LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。本月初，微软发布最强 RAG 知识库开源方案 GraphRAG，项目上线即爆火，现在星标量已经达到 10.5 k。项目地址：：，它比普通的 RAG 更强大：GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。                               
7/15/2024 2:57:00 PM
机器之心
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