LightRAG将GraphRAG落地门槛打下来了！

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现有的RAG系统存在显著的局限性，包括依赖于平面数据表示和缺乏足够的上下文感知能力，这可能导致 答案碎片化 ，无法捕捉 复杂的相互依赖关系 。 为了解决这些挑战， 提出了 LightRAG ，它将 图结构整合到文本索引和检索 过程中。这一创新框架采用了 双层检索系统 ，从低层次和高层次的知识发现中增强了全面信息检索。 提出的LightRAG框架的整体架构 此外，图结构与向量表示的整合便于高效检索相关实体及其关系， 显著提高了响应时间，同时保持了上下文的相关性 。这种能力通过增量更新算法进一步增强，确保新数据能够及时整合，使系统在快速变化的数据环境中保持有效和响应性。 并且 LightRAG 已 开源 。 LightRAG架构的详细步骤： 图基文本索引（Graph-Based Text Indexing） 步骤1：实体和关系提取 使用大型语言模型（LLM）对文档进行分析，识别 ………………………………