GraphRAG 与 RAG 的比较分析

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来源：DeepHub IMBA 本文 约1600字 ，建议阅读 5分钟 检索增强生成是一种旨在提升大型语言模型性能的技术方法。 检索增强生成（RAG）技术概述 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种旨在提升大型语言模型（Large Language Models，LLMs）性能的技术方法。其核心思想是通过整合外部可靠知识库的信息来增强模型的输出质量。 RAG 的工作原理可以概括如下：当 LLM 接收到查询时，它不仅依赖于自身的预训练知识，还会主动从指定的知识源检索相关信息。这种方法确保了生成的输出能够参考大量上下文丰富的数据，并得到最新、最相关可用信息的支持。 RAG 系统的核心组件 标准 RAG 系统主要由三个关键组件构成： 检索器组件（Retriever Component）： 功能：在知识库或大规模文档集中搜索与查询主题高度相关的信息。 工作方式：识别在语义上与查 ………………………………