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将知识图谱技术与RAG有机结合的GraphRAG可谓是今年下半年来的LLM应用领域的一个热点，借助大模型从非结构化文本数据创建知识图谱与摘要，并结合图与向量索引技术来提高对复杂用户查询的检索增强与响应质量。

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关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。

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LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率，同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明，LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型，并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优，使其在实际应用中更为有效和经济。

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更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？

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LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。