港大打造 LightRAG：让大模型 RAG 高效又便宜

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 转载来源：学术头条 转载请联系出处 投稿作者：黄超（香港大学计算机学院助理教授） RAG 在信息检索和大模型增强方面具有显著优势，吸引了广泛关注。然而， 现有 RAG 系统面临检索效率低下、信息相关性不足以及对新数据适应能力差等问题 ，严重限制了其应用范围。 针对这些挑战， 港大黄超团队推出的 LightRAG 结合了图结构与双层检索机制，提供了有效解决方案 。 首先，图结构的引入使 LightRAG 能够精准捕捉实体间复杂依赖关系，提升信息理解的全面性。 其次，双层检索策略同时处理具体与抽象查询，确保响应的相关性与丰富性。此外，LightRAG 具备快速适应新数据的能力，保证动态环境下的高效与准确。 通过这些创新， LightRAG 不仅显著降低了大模型检索增强的成本，还提升了信息检索 ………………………………