初识 GraphRAG

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随着大语言模型(LLM)飞速发展，LLMs正在以前所未有的速度改变着我们与信息互动的方式。然而，尽管 LLMs 具有强大的功能，但确存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。 大模型问题 信息准确性问题：生成式模型可能会“幻觉”（hallucinate），即生成与事实不符的内容。比如预训练的数据不完整、过期，模型采用的训练策略有特定偏好，推理解码策略的随机性等都会造成大模型"说胡话"。 知识时效性问题：生成模型的知识范围仅限于训练数据和训练时间点，缺乏实时性。 知识覆盖问题：大规模模型虽然包含广泛的知识，但面对某些领域的细节或长尾问题，可能回答不准确或无效。 RAG是什么？ RAG，正是为了尽可能地解决大模型在实际应用中面临的一些问题，特别是“幻觉”问题而诞生的，也是最重要的 ………………………………