LLM 推出后，RAG 很快成为生成式 AI 领域的下一个大热点。但这些系统并非没有问题。虽然它增强了 LLM 功能，但也引入了一系列全新的问题，每个问题都需要独特的解决方案。
在过去的一年里，已经出现了多种策略，以使 RAG 系统更加稳定和动态。为了做出类似的努力，今天我们将介绍 Graph RAG。
RAG 无法解决针对整个文本语料库的全局问题，例如“数据集中的主要主题是什么？”，因为这本质上是一个以查询为中心的摘要 (QFS) 任务，而不是明确的检索任务。这正是 Graph RAG 旨在解决的任务。事不宜迟，让我们开始吧。
我们有一个关于 RAG 和 AI 代理的完整系列。我强烈建议您在深入研究之前先查看一下这个系列。
涵盖的主题
- RAG 简介
- 为什么要使用图表？
- 使用 Graph RAG？
- 什么是 RAG？
- 将 RAG 应用于私有数据集
- 结论
剩余内容需解锁后查看
RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/3244
