GraphRAG [1] 旨在通过利用非结构化文本中的隐式关系来扩展AI系统可以在私有数据集上回答的问题类别，相对于传统矢量RAG（或“语义搜索”）的一个关键优势是它能够回答解决整个数据集的全局查询，例如“数据中的主要主题是什么？"，或者“X最重要的含义是 ...

RAG技术就像是一个超级聪明的助手，它有两个绝招：一是能从海量信息中迅速找到你需要的资料，二是能把这些资料整合起来，用自然语言给你一个完美的回答。 今天给大家带来一篇超有料的RAG（检索增强生成）技术综述，这份大作来自卡内基梅隆大学的大佬们 ...