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RAG增强系统Node:AI检索革命,效率飙升30%!

随着生成式人工智能技术的飞速发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统正成为提升大语言模型(LLM)准确性和上下文相关性的关键技术。近日,一款名为NodeRAG的创新RAG增强系统引起了业界广泛关注,其独特的异构图结构为RAG工作流带来了革命性突破。NodeRAG:异构图驱动的RAG新范式NodeRAG是一个以图结构为核心的RAG框架,通过引入异构图(Heterogeneous Graph)技术,将文档分解信息与大语言模型提取的洞察力统一为图中的节点。这种设计突破了传统RAG系统中信息分层的限制,实现

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RAG增强系统Node:AI检索革命,效率飙升30%!
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