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原標(biāo)題：開源兩周4.7k標(biāo)星，港大LightRAG大幅降低大模型問答成本，全面理解復(fù)雜實(shí)體依賴關(guān)系
關(guān)鍵字：報(bào)告,實(shí)體,數(shù)據(jù),關(guān)系,文本
文章來源：量子位
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內(nèi)容摘要：

港大黃超團(tuán)隊(duì) 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI簡單高效的大模型檢索增強(qiáng)系統(tǒng)LightRAG，香港大學(xué)黃超團(tuán)隊(duì)最新研究成果。
開源兩周時(shí)間在GitHub上獲得將近5k標(biāo)星，并登上趨勢榜。
該模型不僅能夠全面理解實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系，從而處理更復(fù)雜的問題，還大幅降低了大模型檢索增強(qiáng)系統(tǒng)的成本。總體而言，LightRAG具備以下優(yōu)勢：
簡單快速的大模型檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)
全面理解復(fù)雜實(shí)體依賴關(guān)系的信息檢索
通過雙層檢索范式實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索
快速適應(yīng)動態(tài)數(shù)據(jù)變化
檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)通過集成外部知識源來增強(qiáng)大語言模型（LLM），從而提供更準(zhǔn)確且符合上下文的響應(yīng)，滿足用戶需求。然而，現(xiàn)有的RAG系統(tǒng)存在顯著局限性，包括依賴平面數(shù)據(jù)表示和缺乏全局的上下文感知，導(dǎo)致回答零散，難以捕捉復(fù)雜的依賴關(guān)系。
為了解決這些問題，團(tuán)隊(duì)提出LightRAG，它在文本索引和檢索過程中引入了圖結(jié)構(gòu)。該創(chuàng)新框架采用雙層檢索系統(tǒng)，增強(qiáng)了從低層次和高層次知識的全面信息檢索。
此外，圖結(jié)構(gòu)與向量表示的結(jié)合有助于高效地檢索相關(guān)實(shí)體及其復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，大幅提高了響應(yīng)速度，同時(shí)保持上下文的相關(guān)性。此外，該系統(tǒng)能夠

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