StructRAG: 下一代GraphRAG - 中科院&阿里

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有效利用外部知识来提高大型语言模型 （LLM） 在基于知识的任务上的性能已成为一项重大挑战。检索增强生成 （RAG） 方法已成为一种很有前途的解决方案，它为 LLM 提供来自外部来源的相关信息，以提高其事实准确性和推理能力。然而，现有的 RAG 方法难以完成知识密集型推理任务，其中所需的信息通常分散在多个文档中，因此难以准确识别和集成关键信息以进行全局推理。 受认知理论的启发，人类在处理复杂的推理任务时将原始信息转化为结构化知识，来自 中国科学院和阿里巴巴集团 的研究人员提出了一种名为 StructRAG 的新框架。该框架引入了一种混合信息结构化机制，该机制根据手头任务的特定要求以最合适的格式构建和利用结构化知识。通过模仿类人的思维过程，StructRAG 旨在提高 LLM 在知识密集型推理任务上的表现。 在本文中，我们将 ………………………………