更快、更強、更經濟！港大開源大模型RAG系統LightRAG

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原標題：更快、更強、更經濟！港大開源大模型RAG系統LightRAG
關鍵字：模型,數據,報告,實體,全面性
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】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，同時具備對新數據快速適應的能力。在多個數據集上的實驗表明，LightRAG在檢索準確性和響應多樣性方面均優于現有的基線模型，并且在資源消耗和動態環境適應性方面表現更優，使其在實際應用中更為有效和經濟。隨著大語言模型（LLM）自身能力的日趨完善，很多學者的目光聚焦于如何幫助大模型處理和感知大規模的私有數據庫。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統采用檢索方法，從私有數據庫中高效、準確地召回與查詢高度相關的信息內容，用以增強通用大模型處理查詢的語境知識和生成效果。
現有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據的理解和檢索的準確性，影響了檢索的效果。
2. 現有工作缺乏對實體間相互聯系的充分探索，導致面對復雜的高級問題時無法有效結合多個方面的信息進行聯系和總結。
為了應對這些問題，北京郵電大學、香

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