自己做网站有什么用,做网站时怎样分割,免费建立网站步骤,建设银行企业网站访问不了❤️ 如果你也关注大模型与 AI 的发展现状#xff0c;且对大模型应用开发非常感兴趣#xff0c;我会快速跟你分享最新的感兴趣的 AI 应用和热点信息#xff0c;也会不定期分享自己的想法和开源实例#xff0c;欢迎关注我哦#xff01;
微信订阅号#xff5c;搜一搜…❤️ 如果你也关注大模型与 AI 的发展现状且对大模型应用开发非常感兴趣我会快速跟你分享最新的感兴趣的 AI 应用和热点信息也会不定期分享自己的想法和开源实例欢迎关注我哦
微信订阅号搜一搜蚝油菜花 快速阅读
LightRAG 是一种基于图结构索引和双层检索机制的检索增强生成系统旨在提升大型语言模型在信息检索中的准确性和效率。系统能捕捉实体间的复杂依赖关系全面理解信息处理具体和抽象查询确保用户获得既相关又丰富的响应。LightRAG 具备快速适应新数据的能力在动态环境中保持高效和准确基于增量更新算法及时整合新数据无需重建整个知识库。
正文附运行示例
LightRAG 是什么
LightRAG 是由香港大学研究团队开发的一种检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG系统。简单来说这个系统通过结合图结构索引和双层检索机制大大提高了大型语言模型在信息检索方面的准确性和效率。LightRAG 能很好地捕捉实体之间的复杂关系全面理解信息无论是具体还是抽象的查询都能处理确保用户得到既相关又丰富的回答。此外LightRAG 还能快速适应新数据在动态环境中保持高效和准确通过增量更新算法及时整合新数据而无需重建整个知识库。
LightRAG 的主要功能
增强信息检索 LightRAG 能结合外部知识源提升大型语言模型在信息检索中的准确性和相关性。处理复杂查询 系统能理解和处理涉及多个实体和复杂关系的查询。生成准确回答 基于检索到的信息生成与用户查询紧密相关的详细回答。适应动态数据 快速整合新数据确保系统在信息频繁更新的环境中保持准确性和时效性。提高检索效率 通过优化的检索机制减少检索时间和计算资源消耗。
LightRAG 的技术原理
图结构索引 使用图结构来索引文本数据节点代表实体边代表实体间的关系这样可以更好地捕捉和表示复杂的依赖关系。双层检索系统 结合低层次具体实体和属性和高层次广泛主题和概念的检索策略满足不同类型的查询需求。增量更新算法 当新数据到来时系统会增量式地更新知识图谱无需从头开始重建提高了数据处理的效率。实体和关系提取 利用大型语言模型识别文本中的实体和关系生成键值对优化检索过程。
如何运行 LightRAG
安装
从源代码安装
cd LightRAG
pip install -e .从 PyPI 安装
pip install lightrag-hku快速开始
设置 OpenAI API 密钥在环境变量中export OPENAI_API_KEYsk-....下载示例文本 “A Christmas Carol by Charles Dickens”
curl https://raw.githubusercontent.com/gusye1234/nano-graphrag/main/tests/mock_data.txt ./book.txt使用以下 Python 代码片段
from lightrag import LightRAG, QueryParamrag LightRAG(working_dir./dickens)with open(./book.txt) as f:rag.insert(f.read())# 执行朴素搜索
print(rag.query(What are the top themes in this story?, paramQueryParam(modenaive)))# 执行本地搜索
print(rag.query(What are the top themes in this story?, paramQueryParam(modelocal)))# 执行全局搜索
print(rag.query(What are the top themes in this story?, paramQueryParam(modeglobal)))# 执行混合搜索
print(rag.query(What are the top themes in this story?, paramQueryParam(modehybird)))四种搜索方式之间的区别
搜索方式描述适用场景朴素搜索 (Naive)直接根据查询关键词进行搜索不考虑实体间的关系。适用于简单、直接的查询不需要深入理解实体间的关系。本地搜索 (Local)在实体及其直接相邻的实体之间进行搜索考虑实体间的基本关系。适用于需要理解实体间直接关系的查询但不需要全局视角。全局搜索 (Global)在整个知识图谱中进行搜索考虑实体间的全局关系。适用于需要全局视角理解实体间复杂关系的查询。混合搜索 (Hybird)结合本地搜索和全局搜索的优点既考虑实体间的直接关系也考虑全局关系。适用于需要全面理解实体间关系的查询适用于大多数场景。
批量插入
rag.insert([TEXT1, TEXT2,...])增量插入
rag LightRAG(working_dir./dickens)with open(./newText.txt) as f:rag.insert(f.read())资源
项目官网https://lightrag.github.io/?utm_sourceai-bot.cnGitHub 仓库https://github.com/HKUDS/LightRAGarXiv 技术论文https://arxiv.org/pdf/2410.05779 ❤️ 如果你也关注大模型与 AI 的发展现状且对大模型应用开发非常感兴趣我会快速跟你分享最新的感兴趣的 AI 应用和热点信息也会不定期分享自己的想法和开源实例欢迎关注我哦
微信订阅号搜一搜蚝油菜花
