统一框架视角的Graph RAG深入分析最新成果

文章预览

  随着大语言模型（ LLM ）的快速发展，其在特定领域查询中仍存在“幻觉”问题，即生成的内容可能不准确或信息过时。此外，大模型训练更新的代价高昂，且缺乏对专业领域知识的有效整合。 Graph-based RAG 方法通过构建结构化的知识图谱，将外部知识有效地引入 LLM ，能够显著提高内容准确性、适应性与可信度。然而，现有 Graph-based RAG 方法缺乏系统性的比较和统一的标准评测。 来自港中深和华为的研究人员对基于图的检索增强生成（Graph-based RAG）方法进行了深入分析，并提出了一个统一框架来系统比较和评估这些方法 一、核心亮点 模块化框架  =  无限灵活性 统一框架实现了各组件的灵活组合，满足多样任务需求。   流程化开发  =  便捷搭建与对比 将复杂的 RAG 方法拆解为四个明确阶段，便于快速构建、调整与比较。   公平基准测试  =  ………………………………