动手实现GraphRAG，检索效果大幅提升

文章预览

检索增强生成（RAG）技术及其进阶版本GraphRAG，通过设置环境和使用Ollama实现应用。 长按关注《AI科技论谈》 1 理解检索增强生成（RAG） 检索增强生成（RAG）技术通过融合检索得到的文档和用户输入的查询，为语言模型注入了额外的上下文信息。这种结合不仅丰富了模型的知识库，还提升了其回答的准确性和相关性。 例如，当用户提出涉及特定个人信息或商业数据的问题时，RAG能够从预设的数据源中提取关键信息，辅助模型给出更加精准的答复。 简而言之，RAG技术就像是给语言模型配备了一个智能的背景知识库，使其在面对复杂问题时，能够做出更加明智的回应。 2 GraphRAG：通过图形结构增强上下文 GraphRAG技术在传统RAG的基础上更进一步，通过构建信息的图形网络，实现了对数据的深度理解和应用。这不仅仅是简单地检索相关文档，更重要的 ………………………………