LightRAG
北邮港大联手!LightRAG:图结构赋能的高效检索增强生成新范式
现有 RAG 系统在处理复杂查询时力不从心。 一方面,它们依赖扁平的数据表示,无法有效捕捉实体间的复杂关系;另一方面,缺乏上下文感知能力,导致生成的回答碎片化,难以形成连贯的逻辑。 例如,当用户询问 “电动汽车的兴起如何影响城市空气质量和公共交通基础设施?
5/19/2025 6:03:15 PM
Goldma
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
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