检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种旨在提升大型语言模型（Large Language Models，LLMs）性能的技术方法。其核心思想是通过整合外部可靠知识库的信息来增强模型的输出质量。 RAG 的工作原理可以概括如下：当 LLM 接收到查询时，它不仅依赖于 ...

导语：为 RAG 疏通 Graph 经络：增强检索精度，疏通上下文。 向量数据库近年水花激荡。 高效检索高维向量数据，对大模型训练和推理至关重要。2023 年大模型狂奔以来，向量检索——RAG（检索增强生成）技术中的一个重要组成部分——也成为数据库技术的核心 ...

向量数据库近年水花激荡。 高效检索高维向量数据，对大模型训练和推理至关重要。2023 年大模型狂奔以来，向量检索——RAG（检索增强生成）技术中的一个重要组成部分——也成为数据库技术的核心焦点。 但随着 RAG 的广泛应用，其局限性也逐渐显露：它只能 ...