GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

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:

  1. 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。

  2. 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

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