Type something to search...
to navigateto selectESC to close

Indexing

LangChain 与 LlamaIndex：检索增强生成（RAG）的综合比较

LangChain 与 LlamaIndex：检索增强生成（RAG）的综合比较

介绍 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 结合了信息检索与生成模型，使其成为一个强大的技术，适用于问答、摘要及其他自然语言处理任务。要实现 RAG，目前最流行的两个框架是 LangChain 和 LlamaIndex。这两个框架旨在处理文档的摄取、拆分、索引以及将步骤链在一起，以实现无缝的 RAG 工作流程。但哪个框架更适合您

阅读更多
LightRAG - GraphRAG 简单高效的竞争对手？

LightRAG - GraphRAG 简单高效的竞争对手？

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

阅读更多
Microsoft GraphRAG v0.4.0

Microsoft GraphRAG v0.4.0

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.

阅读更多
使用 Llama 3 构建 AI 代理

使用 Llama 3 构建 AI 代理

构建具有 Llama 3 函数调用能力的 AI 代理的综合指南 引言 想象一下你想买一些东西。你访问一个电子商务网站，使用搜索选项找到你想要的东西。也许你有多个物品要购买，因此这个过程并不是很高效。现在考虑这个场景：打开一个应用程序，用简单的英语描述你想要的东西，然后按下回车。你不必担心搜索和价格比较，因为应用程序会自动为你处理这些事情。很酷，对吧？这正是我们将在本教

阅读更多