RAG（检索增强生成）会不会消亡呢？

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今年四月微软发布了GraphRAG项目技术报告，PaperAgent专门发过推文进行详细介绍，时隔2个多月，微软正式开源了GrapRAG项目！ GraphRAG项目的知识模型 ： Document - 系统中的输入文档，代表CSV中的单独行或者单独的.txt 文件。 TextUnit - 要分析的文本块。这些块的大小、重叠度都可以配置。 Entity - 从 TextUnit 中提取的实体，代表人物、地点、事件或您提供的其他实体模型。 Relationship - 两个实体之间的关系。 Covariate - 提取的声明信息，其中包含有关可能受时间限制的实体的陈述。 Community Report - 一旦生成实体，就对它们执行分层社区检测，并为该层次结构中的每个社区生成报告。 Node - 包含已嵌入和聚集的实体和文档的呈现图形视图的布局信息。 如何将文本文档转换为GraphRAG知识模型 ，以及主要步骤： 编写TextUnit（ Compose TextUnits） 图谱提取（Graph Extraction） ………………………………