比GraphRAG还好的LightRAG到底是何方神圣？

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1. 为什么要提出 LightRAG？ 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）通过整合外部知识源来增强大型语言模型，这种整合使 LLM 能够生成更准确和与上下文相关的响应，显著提高实际应用中的效用。 • 通过适应特定领域知识，RAG 系统确保所提供的信息不仅相关，而且符合用户的需求。 • 提供获取最新信息的途径，这种途径在一些快速发展的领域非常重要。 • 分块在促进检索增强生成过程中起着至关重要的作用。通过将大型外部文本语料库分解为更小、更易于管理的段，提高了信息检索的准确性。允许进行更有针对性的相似性搜索，确保检索到的内容与用户查询直接相关。 然而，现有的 RAG 系统存在关键的局限性，阻碍了它们的性能： • 首先，许多方法依赖于简单的数据结构，限制了它们理解并检索基于实体间复杂关系的信息的能力。 • ………………………………