文章目录一、RAG1.1 工作原理1.2 发展历程1.3 实现方案1.4 实现案例1.5 RAG的缺陷二、GraphRAG2.1 工作原理2.2 优劣势分析2.3 应用场景2.4 实现案例三、LightRAG3.1 工作原理参考资料自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（Large Language Model，LLM，大模型）得到了飞速发展，它在处理复杂任务、增强自然语言理解和生成类人文本等方面的能力让人惊叹，几乎各行各业均可从中获益。然而，在一些垂直领域，这些开源或闭源的通用基础大模型也暴露了一些问题，主要体现在以下 3 个方面：知识的局限性： 大模型的知识源于训练数据，目前主流大模型（如：通义千问、文心一言等）的训练数据基本来源于网络公开的数据。因此，非公开的、离线的、实时的数据大模型是无法获取到（如：团队内部实时业务数据、私有的文档资料等），这些数据相关的知识也就无从具备。幻觉问题：大模型生成人类文本底层原理是基于概率（目前还无法证明大模型有意识），所以它有时候会一本正经地胡说八道，特别是在不具备某方面的知识情况下。当我们也因缺乏这方面知识而咨询大模型时，大模型的幻觉问题会各我们造成很多困扰，因为我们也无法区分其输出的正确性。数据的安全性： 对于个人、创新团队、企业来说，数据安全至关重要，老牛同学相信没有谁会愿意承担数据泄露的风险，把自己内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这是一个矛盾：我们既要借助通用大模型能力，又要保障数据的安全性！为了解决以上通用大模型问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）方案就应运而生。它的作用简单来说就是：通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt，让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。一、RAG1.1 工作原理RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力，为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。RAG 给大模型提供了一个外部的知识库，这个知识库可以是文档的集合也可以是网站或者是其他结构化非结构化的知识库，当用户提出问题的时候，通过 Embedding 向量化处理和关键字查询等各种检索方式，把相关内容从知识库中拉出来，并通过优先级重排等操作再提供给 LLM，LLM 就会根据检索出来的知识和用户的问题，做针对性的回答。RAG 的主要流程主要包含以下 2 个阶段：索引阶段（数据准备阶段）： 管理员将内部私有数据向量化后入库的过程，向量化是一个将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果；入库即将向量数据构建索引，并存储到向量数据库的过程。查询阶段（用户应用阶段）： 根据用户的 Prompt 提示词，通过检索召回与 Prompt 提示词相关联的知识，并融入到原 Prompt 提示词中，作为大模型的输入 Prompt 提示词，通用大模型因此生成相应的输出。从上面 RAG 方案我们可以看出，通过与通用大模型相结合，我们可搭建团队私有的内部本地知识库，并能有效的解决通用大模型存在的知识局限性、幻觉问题和隐私数据安全等问题。1.2 发展历程参考综述性论文：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A SurveyRAG的发展包含三个主要的阶段：原始RAG（Naive RAG）先进RAG（Advanced RAG）模块化RAG（Modular RAG）（1）原始RAG