rag
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延迟交互模型，为什么是下一代RAG的标配？
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RAG 架构如何克服 LLM 的局限性
检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果。
译自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations，作者 Naren Narendran。
在本系列的第 -
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
图检索增强生成（graph rag）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优
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理解GraphRAG（一）：RAG的挑战
rag（risk assessment grid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（llm）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在rag中，检索组件获取额外的信息，响应基于特定来源，然后将这些信息输入到llm提示中，以使llm的响应
