揭秘MemoRAG：AI记忆模块如何提升生成质量

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RAG技术已经成为当下提升大语言模型（LLMs）生成质量的重要手段。然而，传统的RAG方法在处理模糊信息需求或非结构化知识时存在显著局限性。近期，一项名为《 MEMORAG: MOVING TOWARDS NEXT-GEN RAG VIA MEMORY-INSPIRED KNOWLEDGE DISCOVERY [1] 》的研究提出了一种创新的RAG框架——MemoRAG，通过引入长时记忆模块，显著提升了RAG系统在复杂任务中的表现。 MemoRAG的创新架构 上一篇我们介绍了二阶段检索产生的原因，用到了图书馆找书的例子，介绍了重排序的思路，详见： Rerankers标准化重排序过程，一行代码就能拥有 。现在我们仍然以图书馆找书为例介绍MemoRAG的思路。想象一下，你在图书馆里寻找一本关于某个特定主题的书。传统的RAG方法就像是你在图书馆里随机翻找书籍，效率低下且容易遗漏重要信息。而MemoRAG则更像是你带着一位记忆力超群的图书管理员，他不仅 ………………………………