开源两周4.7k标星，港大LightRAG大幅降低大模型问答成本，全面理解复杂实体依赖关系

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港大黄超团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 简单高效的大模型检索增强系统 LightRAG ，香港大学黄超团队最新研究成果。 开源两周时间在GitHub上获得将近5k标星，并登上趋势榜。 该模型不仅能够全面理解实体之间的复杂关系，从而处理更复杂的问题，还大幅降低了大模型检索增强系统的成本。总体而言，LightRAG具备以下优势： 简单快速的大模型检索增强生成（RAG）系统 全面理解复杂实体依赖关系的信息检索 通过双层检索范式实现高效的信息检索 快速适应动态数据变化 检索增强生成（RAG）系统通过集成外部知识源来增强大语言模型（LLM），从而提供更准确且符合上下文的响应，满足用户需求。然而，现有的RAG系统存在显著局限性，包括依赖平面数据表示和缺乏全局的上下文感知，导致回答零散，难以捕捉复杂的依赖关系。 为了解决这些问题，团队 ………………………………