LightRAG
知识图谱驱动!港大LightRAG终结企业碎片化检索,效率飙升200%
1、前言当前的检索增强生成(RAG)技术在实际应用中面临若干挑战。 传统的RAG采用基于向量的扁平化数据表示,难以有效建模实体之间的复杂语义关系,导致在处理复杂领域知识时检索精度不足。 此外,传统RAG在多实体关联推理中容易出现逻辑断层,且全量更新机制使得知识库的维护成本随数据规模指数增长。
4/9/2025 9:00:00 AM
后端小肥肠
LightRAG: 港大黄超团队打造简单高效的RAG系统, 大幅降低大模型检索增强成本
项目地址:: ,结合了图结构与双层检索机制,显著降低了大模型检索增强的成本,同时提升了信息检索的准确性和效率。首先,通过引入图结构,LightRAG能够更好地捕捉实体之间的复杂依赖关系,实现全面的信息理解。其次,其双层检索策略允许系统同时处理具体和抽象的查询,确保用户获得既相关又丰富的响应。
10/14/2024 2:17:00 PM
新闻助手
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
模型
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
GPT
微软
Meta
图像
AI创作
技术
论文
Gemini
Stable Diffusion
马斯克
算法
蛋白质
芯片
代码
生成式
英伟达
腾讯
神经网络
研究
计算
Anthropic
3D
Sora
AI for Science
AI设计
机器学习
开发者
GPU
AI视频
华为
场景
人形机器人
预测
百度
苹果
伟达
Transformer
深度学习
xAI
Claude
模态
字节跳动
大语言模型
搜索
驾驶
具身智能
神器推荐
文本
Copilot
LLaMA
算力
安全
视觉
视频生成
训练
干货合集
应用
大型语言模型
亚马逊
科技
智能体
AGI
DeepMind