- 传统RAG
- 原始RAG 方法的局限性
缺乏语境理解：传统 RAG 依赖于关键字匹配和向量相似性，这在捕捉复杂数据集中的细微差别和关系方面可能无效。这通常会导致不完整或肤浅的搜索结果。
有限的知识表达：RAG 通常检索原始文本块或文档，这些文本块或文档可能缺乏全面理解和推理所需的结构化和相互关联的表示。
可扩展性挑战：随着数据集变得越来越大、越来越多样化，维护和查询矢量数据库所需的计算资源会变得非常昂贵。
领域特异性：RAG 系统通常难以适应高度专业化的领域或专有知识源，因为它们缺乏必要的特定领域背景和本体。 - Graph RAG
Graph RAG 通过利用知识图谱提供更全面的上下文理解来解决这些挑战，帮助用户以更低的成本获得更智能、更精准的搜索结果。
https://www.unite.ai/zh-CN/Graph-rag-%E7%9A%84%E5%8A%9B%E9%87%8F-%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E6%9C%AA%E6%9D%A5/
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