更快、更强、更经济！港大开源大模型RAG系统LightRAG

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   新智元报道   编辑：LRST 【新智元导读】 LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率，同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明，LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型，并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优，使其在实际应用中更为有效和经济。 随着大语言模型（LLM）自身能力的日趋完善，很多学者的目光聚焦于如何帮助大模型处理和感知大规模的私有数据库。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统采用检索方法，从私有数据库中高效、准确地召回与查询高度相关的信息内容，用以增强通用大模型处理查询的语境知识和生成效果。 现有RAG方法基于信息索引和检索算法，在整合外部知识源方面已经取得了一定的成效，然而这些方法普遍存在以下问题亟待解决： ………………………………