HybridRAG：混合 RAG 引擎 - 知识图谱 + 向量检索！比 GraphRAG 更好！

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Aitrainee | 公众号：AI进修生 Hi，这里是Aitrainee欢迎阅读本期新文章。 我们都听说过检索增强生成（RAG），许多人使用 RAG 因为它能够增强语言模型的功能，通过结合检索和生成处理来提高准确性， 减少幻觉 ，并且更加经济高效。 过往文章中，我们展示了许多先进的 RAG 框架，例如 GraphRAG 和 RAG Flow，这些框架都在逐 月 变得更为先进。 例如 GraphRAG 使用知识图谱来表示实体和关系，提供了一种 结构化的信息检索方法 ，但它缺乏 全面的召回能力 。 然后，我们还有一种名为 Vector 的方法，它通过将文本转换为向量嵌入来检索相关信息，这在搜索中表现出色，但往往会丢失关键的上下文信息，尤其是在 处理复杂结构的文档 时，例如财务报告或较长的上下文。 那么我们如何解决这个问题呢？ 通过集成基于向量和图形的检索方法， 这将使框架能够以更高 ………………………………