微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万，生成式AI进入知识图谱时代？

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知识图谱从不退环境！ LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，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。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。 本月初，微软发布最强 RAG 知识库开源方案 GraphRAG，项目上线即爆火，现在星标量已经达到 10.5 k。 项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag 官方文档：https://microsoft.github.io/graphrag/ 有人表示，它比普通的 RAG 更强大： GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。 GraphRAG 和传统 RAG 对比结果 现如今，RAG 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术，是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分，一般而言，RAG 使用向量相似性作为搜索，称之为 Baseline RAG（基准 RAG ）。但 Baseline RAG 在某些情况下表现并 ………………………………