开源两周4.7k标星，港大LightRAG大幅降低大模型问答成本，全面理解复杂实体依赖关系

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原标题：开源两周4.7k标星，港大LightRAG大幅降低大模型问答成本，全面理解复杂实体依赖关系
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港大黄超团队投稿量子位 | 公众号 QbitAI简单高效的大模型检索增强系统LightRAG，香港大学黄超团队最新研究成果。
开源两周时间在GitHub上获得将近5k标星，并登上趋势榜。
该模型不仅能够全面理解实体之间的复杂关系，从而处理更复杂的问题，还大幅降低了大模型检索增强系统的成本。总体而言，LightRAG具备以下优势：
简单快速的大模型检索增强生成（RAG）系统
全面理解复杂实体依赖关系的信息检索
通过双层检索范式实现高效的信息检索
快速适应动态数据变化
检索增强生成（RAG）系统通过集成外部知识源来增强大语言模型（LLM），从而提供更准确且符合上下文的响应，满足用户需求。然而，现有的RAG系统存在显著局限性，包括依赖平面数据表示和缺乏全局的上下文感知，导致回答零散，难以捕捉复杂的依赖关系。
为了解决这些问题，团队提出LightRAG，它在文本索引和检索过程中引入了图结构。该创新框架采用双层检索系统，增强了从低层次和高层次知识的全面信息检索。
此外，图结构与向量表示的结合有助于高效地检索相关实体及其复杂的关联关系，大幅提高了响应速度，同时保持上下文的相关性。此外，该系统能够

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