嫌GraphRAG太慢？可以试试StructRAG

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嫌GraphRAG太慢？可以试试StructRAG 发布时间：2024 年 10 月 11 日 RAG StructRAG: Boosting Knowledge Intensive Reasoning of LLMs via Inference-time Hybrid Information Structurization RAG 是提升 LLM 在知识密集型任务中表现的关键技术。然而，现有方法在处理复杂推理任务时，由于信息分散，难以准确提取关键信息。本文借鉴人类将信息结构化的认知过程，提出了 StructRAG 框架，通过识别并重构任务所需的最佳结构，实现更精准的推理。实验证明，StructRAG 在多任务中表现卓越，尤其在挑战性场景中，展现了其在复杂应用中提升 LLM 能力的巨大潜力。 https://arxiv.org/abs/2410.08815 如遇无法添加，请+ vx: iamxxn886 1. 为什么要提出StructRAG？ 大语言模型在复杂真实场景中虽然有很大的进步了，但是仍然有以下几个问题： • 1. 缺乏特定领域的知识 •2 . 缺乏实时更新的知识 为了解决以上问题，大 ………………………………