源码角度看MemoRAG框架是怎么实现的？实现逻辑及优缺点分析

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今天是2024年9月20日，星期五，北京，天气暴雨。 在昨天的文章 《Qwen2.5系列大模型最新开源：兼看HyDE及MemoRAG实现思路》 （https://mp.weixin.qq.com/s/UXnuYy7-kRqKMwgI1QuYOQ）中，我们简单看了下MemoRAG的理论部分， 《MemoRAG: Moving towards Next-Gen RAG Via Memory-Inspired Knowledge Discovery》，https://arxiv.org/pdf/2409.055 91，这篇技术报告介绍了一个名为MemoRAG的新型检索增强生成系统。 其思想在于， 通过长期记忆启发的知识发现来解决传统RAG系统在处理长文本和复杂任务时的局限性 ，底层逻辑是：从全局记忆中生成精确的线索，将原始输入与答案连接起来，并从复杂数据中解锁隐藏的洞察，这个思路其实不太新。 一句话说，就是， 在接收用户查询后，MemoRAG先基于记忆生成模糊答案和答案线索，然后通过检索器补充答案细节，最终生成完整答案。 今天来看具体看看MemoRAG的一 ………………………………