今天为大家分享北京大学和字节跳动联合发表的一篇关于加速RAG推理的论文：RAGCache:EfficientKnowledgeCachingforRetrieval-AugmentedGe

克服现实世界RAG项目障碍的策略RAG（检索增强生成）是一个复杂的领域，但相对容易上手。我们可以通过使用Langchain或LlamaIndex编写几行代码来实现一个简单的RAG功能。然而，只有通过深

HarnessingGraphRAGforCybersecuritbyRafaLachmish，PM@Wib(AcquiredbyF5)GenAICybersecurit

亚马逊RAG新突破：REAPER技术开启大型智能对话助手新境界发布时间：2024年07月26日RAGREAPER:ReasoningbasedRetrievalPlanning

来源丨机器之心知识图谱从不退环境！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。

微软研究院今年2月份提出了GraphRAG，并证实了其在关联和全局性问题上由于传统的RAG。并于今年七月份开源]了用于GraphRAG的工具[1]。本文带大家了解GraphRAG是什么，解决