RAG技术的重难点，是怎样更高效和更准确的检索数据，常识库技术作为大模型技术的一个关键运行方向，也是对大模型技术的一个关键补充；特意是在问答系统，如自动客服等畛域，常识库有着非同普通的作用，从技术的角...

1.为什么要提出LightRAG，检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，经过整合外部常识源来加弱小型言语模型，这种整合使LLM能够生成更准确和与高低文相关的...

作者，RendyDalimunthe编译，岳扬开发一个能够处置实在疑问并给出精准回答的聊天机器人，实属不易，虽然大言语模型已取得严重停顿，但如何将这些模型与常识库联合起来，提供牢靠且高低文消息丰盛的答...

自ChatGPT引领人工智能的新潮流以来，咱们见证了大型言语模型，LLM，与私有数据联合的渺小后劲，这种联合不只催生了配置弱小的AI运行，也标记着AI专业才干的优化，但是，随着深化探求，咱们发现传统的...

大模型常识图谱是指将大型言语模型，LLM，与常识图谱技术相联合的一种技术手腕，旨在应用常识图谱的结构化常识来加弱小模型在人造言语处置义务中的体现，常识图谱经过将消息示意为实体，节点，和相关，边，的网络...

传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展现上各有并重，向量数据库长于经过相似性来比拟对象，应用数值来权衡对象间的距离，而常识图谱则专一于提醒复杂的咨询和对象间的依赖性，经过节点和边启动深化的语义剖析...