Graphrag
2024 年 RAG 的崛起与演变：年度回顾
- Rifx.Online
- Generative AI , Machine Learning , Data Science
- 27 Dec, 2024
随着2024年的结束，检索增强生成（RAG）的发展可谓波澜起伏。让我们从多个角度全面回顾这一年的进展。 RAG演变中的关键事件 辩论：“RAG已死，RAG万岁！” 在2024年初，这一年被一些人称为“RAG之年”，尽管这一称谓并未得到普遍认可。然而，全年取得的进展确实证明了这一称号的合理性。在涉及大型语言模型（LLMs）的场景中，RAG始终被证明是不可或缺的角色。然而
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LightRAG - GraphRAG 简单高效的竞争对手？
- Rifx.Online
- Generative AI , Data Science , Technology/Web
- 13 Nov, 2024
传统的 RAG 系统通过索引原始数据来工作。这些数据被简单地切分并存储在向量数据库中。每当用户发出查询时，它会查询存储的片段并 检索 相关片段。如果您希望了解 RAG 的基本原理，我已经在 [这里](https://proxy.rifx.online/https://readmedium.com/retrieval-augmented-generation-rag-a-quick-a
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Microsoft GraphRAG v0.4.0
- Rifx.Online
- Programming , Data Science , Machine Learning
- 13 Nov, 2024
微软最近发布了 GraphRAG 项目的 v0.4.0 版本，带来了几项重要更新。最显著的新增功能是增量索引特性和 DRIFT 图推理查询模块，这大大增强了系统的效率和功能。 此次更新的核心亮点包括： 1. 增量索引：显著提高大规模数据处理的效率，实现更快的信息更新。 2. DRIFT 图推理查询模块：引入先进的图推理技术，增强复杂查询处理能力。 此外，版本 0.4.
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