lightrag

沛沛老爹19 天前
faiss·hnsw·rag·lightrag·动态调整·索引机制·预热索引
LightRAG 系列 5：核心技术解析——HNSW 索引机制与 Web 应用中的毫秒级检索图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？
沛沛老爹19 天前
工作流·rag·端到端·lightrag·知识注入·查询响应
LightRAG 系列 7：核心技术解析——整合检索与生成模块，完整走通 LightRAG 的端到端工作流图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？
沛沛老爹20 天前
大模型·llm·安装·helloworld·rag·lightrag·ai入门
LightRAG系列3：LightRAG 环境准备与快速启动图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？
沛沛老爹22 天前
llm·rag·lightrag·ai入门·向量化原理·向量化流程
ightRAG 系列 4：核心技术解析——检索模块详解（上）图片来源网络，侵权联系删。[原样输出]在 LightRAG 中，用户提问后不到 1 秒就能获得精准答案，背后最关键的一步就是将文字转化为数字。这个过程称为“向量化”（Embedding），它让计算机能像处理图像像素一样“理解”语义。对 Web 开发者而言，无需掌握复杂的数学推导，但必须理解：选对向量模型 = 决定问答系统上限。本节将用类比+代码，拆解 LightRAG 如何高效完成这一转换。
沛沛老爹1 个月前
人工智能·ai·性能优化·rag·入门知识·graphrag·lightrag
AI入门之GraphRAG企业级部署性能优化策略：从索引到检索的全链路提效实践图片来源网络，侵权删在企业级知识管理与智能决策场景中，GraphRAG（基于知识图谱的检索增强生成）已成为处理百万级文档、实现复杂推理的核心技术。然而，其性能瓶颈（如索引构建慢、检索延迟高、增量更新成本高）仍是企业规模化部署的关键挑战。本文结合最新技术实践（如LightRAG、E²GraphRAG、悦数Graph RAG等），从索引优化、检索加速、增量更新、硬件适配四大维度，系统阐述GraphRAG在企业级部署中的性能优化策略，并通过真实案例验证其效果。
洛阳泰山1 年前
数据库·python·microsoft·llm·rag·graphrag·lightrag
比微软的GraphRag更加强大的LightRAG：简单快速的检索增强生成该存储库托管了 LightRAG 的代码。该代码的结构基于nano-graphrag。 请添加图片描述
技术狂潮AI1 年前
人工智能·pytorch·语言模型·lightrag
LightRAG：高效构建和优化大型语言模型应用的 PyTorch 框架随着大语言模型 (LLM) 的蓬勃发展，检索增强生成 (RAG) 技术作为一种将 LLM 与外部知识库结合的有效途径，受到了越来越多的关注。 然而，构建 LLM 应用的真正挑战在于开发者需要根据具体需求进行高度定制化，而现有的 RAG 框架和解决方案却难以满足这一需求。一些框架追求大而全，功能繁杂且抽象层级过深，开发者难以理解其内部机制，定制化和优化也变得异常困难； 另一方面，一些轻量级工具又过于简单，缺乏生产环境所需的功能和稳健性。开发者在灵活性和易用性之间难以抉择，构建高质量、定制化的 LLM 应用仍
我是有底线的