更快、更強(qiáng)、更經(jīng)濟(jì)！港大開源大模型RAG系統(tǒng)LightRAG

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原標(biāo)題：更快、更強(qiáng)、更經(jīng)濟(jì)！港大開源大模型RAG系統(tǒng)LightRAG
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),報(bào)告,實(shí)體,全面性
文章來源：新智元
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內(nèi)容摘要：

新智元報(bào)道編輯：LRST
【新智元導(dǎo)讀】LightRAG通過雙層檢索范式和基于圖的索引策略提高了信息檢索的全面性和效率，同時(shí)具備對新數(shù)據(jù)快速適應(yīng)的能力。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，LightRAG在檢索準(zhǔn)確性和響應(yīng)多樣性方面均優(yōu)于現(xiàn)有的基線模型，并且在資源消耗和動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)性方面表現(xiàn)更優(yōu)，使其在實(shí)際應(yīng)用中更為有效和經(jīng)濟(jì)。隨著大語言模型（LLM）自身能力的日趨完善，很多學(xué)者的目光聚焦于如何幫助大模型處理和感知大規(guī)模的私有數(shù)據(jù)庫。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統(tǒng)采用檢索方法，從私有數(shù)據(jù)庫中高效、準(zhǔn)確地召回與查詢高度相關(guān)的信息內(nèi)容，用以增強(qiáng)通用大模型處理查詢的語境知識和生成效果。
現(xiàn)有RAG方法基于信息索引和檢索算法，在整合外部知識源方面已經(jīng)取得了一定的成效，然而這些方法普遍存在以下問題亟待解決：
1. 當(dāng)前方法大多采用扁平的向量化表示方法，這限制了模型對外部數(shù)據(jù)的理解和檢索的準(zhǔn)確性，影響了檢索的效果。
2. 現(xiàn)有工作缺乏對實(shí)體間相互聯(lián)系的充分探索，導(dǎo)致面對復(fù)雜的高級問題時(shí)無法有效結(jié)合多個(gè)方面的信息進(jìn)行聯(lián)系和總結(jié)。
為了應(yīng)對這些問題，北京郵電大學(xué)、香

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