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LLM之RAG实战| 高级RAG:通过使用LlamaIndex重新排序来提高检索效率
2025/03/03
基本RAG的检索是静态的,会检索到固定数字(k)个相关文档,而如果查询需要更多的上下文(例如摘要)或更少的上下文,该怎么办? 可以通过在以下两个阶段来实现动态检索: 预检索:检索器初步选择...

使用LangChain和LangGraph大幅提升RAG效果
【日积月累】
一、简介 LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员,旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住,所有这些都是独立的包,必须单独进行pip安装。 在深入学习LangGrap...
2025/03/03

什么是GraphRAG
【API术语解释】
GraphRAG 是一种结合了知识图谱和检索增强生成技术的框架,通过结构化的知识图谱提升语言模型在复杂数据处理中的性能。它利用图结构化数据表达知识,支持多跳推理和复杂的语义查询,显著解决了传统方法在处理复杂信息时的局限性。GraphRAG 的应用场景广泛,尤其适合问答系统、文档理解和知识推理等任务,能够生成准确且逻辑连贯的内容。
2025/02/24