LLM的知识仅限于它所训练的数据。如果你想让LLM了解特定领域的知识或专有数据，你可以使用RAG。什么是RAG？简而言之，RAG(检索增强生成)是从数据中查找和注入相关信息的方法再将其发送到LLM之前...
Mem0是为大语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，超越了RAG，可为LLM和Agent提供长期记忆，实现跨应用的个性化AI体验。因此，Mem0在GitHub上开源没多久就获得近万星。_国内运行mem0...
ACL2024主会的RAG/检索方向26篇论文简读_unsupervisedinformationrefinementtrainingoflargelanguagemodelsforre...
与传统RAG类似，GraphRAG整个Pipeline可划分为索引（Indexing）与查询（Query）两个阶段，不同的是，GraphRAG利用大型语言模型（LLM）从文本中提取出节点（如实体）、边（如关系）和协变...
一、关键字检索和向量检索1、关键字检索2、向量检索二、向量检索分析1、向量简介2、二维空间向量计算示例3、文本向量(重点★★)4、文本向量示例(重点★)...
之前深入源码对Dify的完整流程进行了解读，基本上梳理了Dify的实现流程与主要组件。但是在实际部署之后，发现Dify现有的RAG检索效果没有那么理想。因此个人结合前端页面，配置信息与实现流程，深...
RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐_maxkbdifyfastgpt...
7月2日，微软开源了GraphRAG，一种基于图的检索增强生成(RAG)方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在GitHub上推出后，该项目快速获得了2700颗star！开源地址：h...
目前微软已经开源了GraphRAG的完整项目代码。对于某一些LLM的下游任务则可以使用GraphRAG去增强自己业务的RAG的表现。项目给出了两种使用方式：1.在打包好的项目状态下运行，可进行尝试使用。2.在源码...
这篇文章主要介绍了微软开源的GraphRAG的安装教程，并以《太白金星有点烦》为例，动手实操测试了下GraphRAG的实际效果。_graphrag部署...