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今年7月,微软首次开源了超大知识索引GraphRAG,仅4个多月的时间在Github已超过19000颗星,成为目前最火的RAG框架之一。但GraphRAG在处理全局数据查询时成本非常高,尤其是应用在那些大参数的AI模型中格外明显,查询的过程中也存在延迟、不准确等问题。即使在高预算条件下,LazyGraphRAG仍然保持了其成本效益和查询质量的双重优势。
7月3日,微软在官网开源了基于图的RAG——GraphRAG。为了增强大模型的搜索、问答、摘要、推理等能力,RAG已经成为GPT-4、Qwen-2、文心一言、讯飞星火、Gemini等国内外知名大模型标配功能。同时GraphRAG对tokens的需求很低,也就是说可以帮助开发者节省大量成本。