LightRAG：创新双级检索系统，整合图形结构，实现更强大信息检索！

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检索增强生成（RAG）系统通过集成外部知识源，提升了大型语言模型（LLMs）的准确性和上下文相关性。然而，现有的RAG方法仍存在明显的不足，包括对平面数据表示的依赖和对复杂上下文的处理能力不足，这常常导致回答碎片化，无法捕捉信息之间的深层关系。 为了解决这些问题，我们推出了LightRAG。这一创新框架将图形结构引入文本索引和信息检索过程，采用双级检索系统，提升了从低级和高级知识发现中获取综合信息的能力。图形结构与向量表示的结合，不仅优化了检索效率，还支持对相关实体及其关系的精确搜索，显著缩短响应时间，并保持强烈的上下文关联性。增量更新算法的集成，确保了系统在动态数据环境中的敏捷性和时效性。 在实际应用中，LightRAG可以通过两个层级的检索策略应对各种复杂查询需求：第一层级关注具体实体及其关 ………………………………