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%
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