RAG 进阶：一个 ctrl-c 就能拿走的图文检索框架

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HuixiangDou 是群聊场景的 LLM 知识助手。群里人多口杂，机器人显然不应该答复所有消息，它的设计规则为： 无关内容不吭声—— 拒答 明确该答的，直接回复—— 检索 不能违反核心价值观—— 可靠 https://github.com/InternLM/HuixiangDou (文末点击阅读原文可直达 觉得好用，欢迎点亮 star) 在 上一篇文章 中，我们介绍如何用知识图谱提升稠密检索能力，本文分享 HuixiangDou 在 图文检索 中的软件设计考量。 软件设计 目前 GitHub 上已经有很多知名 RAG 框架： Langchain：以 langchain-core 和 langchain-community 为主，提供了海量 LLM 应用样例 GraphRAG：基于多轮 LLM，从原始文本构建不同层次知识图谱 Ragflow：提供了一套完整的 RAG 工作流程，适用于不同规模的企业及个人 HuixiangDou 聚焦在群聊场景，除了能提供业务数据上的精度报告外，在实现层面没有历史包袱，因此更简 ………………………………