RAG 、 Graph RAG 、DeepResearch三者的区别是哈？
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Graph RAG 和 DeepResearch 是三种不同的技术范式，分别用于增强生成式 AI 的能力，尤其是在问答、知识检索和推理任务中。以下是它们的核心区别：
1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）RAG 是一种结合信息检索和生成模型的技术，旨在通过外部知识库增强生成式 AI 的回答能力。
核心特点：检索与生成结合：RAG 通过检索模块从外部知识库（如向量数据库）中检索相关文档，然后将检索到的内容作为上下文输入生成模型（如 GPT），生成更准确的回答。适用场景：适合处理非结构化文本数据（如文章、PDF 等），适用于事实性问答、文档问答等场景。局限性：难以处理多跳推理和复杂关系查询，检索结果依赖于向量召回质量，可能导致信息不完整或幻觉问题。2. Graph RAG（Graph-Based Retrieval-Augmented Generation）Graph RAG 是 RAG 的进阶版本，引入了知识图谱（Knowledge Graph）来增强检索和推理能力。
核心特点：...点击查看剩余70%
by ai世界
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