GraphRAG与VectorRAG我都选：HybridRAG

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在金融领域，从非结构化文本数据（如财报电话会议记录）中提取和解释复杂信息对大型语言模型（LLMs）来说是一个挑战，尤其是当这些文档包含特定领域的术语和复杂格式时。 为了解决这些问题，提出了一种新的方法 HybridRAG ， 它结合了基于知识图谱的 RAG 技术 GraphRAG 和基于向量的 RAG 技术 VectorRAG 。HybridRAG 的目的是增强问答（Q ）系统，以便从金融文档中提取信息，并能够生成准确且与上下文相关的回答。 一、VectorRAG VectorRAG 从与外部文档相关的查询开始，这些文档不是 LLM 训练数据集的一部分。查询用于搜索外部存储库（如向量数据库或索引语料库），以检索包含有用信息的相关文档或段落。检索到的文档随后作为额外上下文反馈到 LLM 中，从而生成基于查询的响应。这确保了生成内容不仅基于内部训练数据，还结合了检索到的外部信息。 ………………………………