摘要：
GraphRAG通过引入文档结构信息和知识抽取流程优化，提升了知识图谱的构建和检索性能，特别是在金融、医疗等对数据完整度要求高的领域，实现了更准确的知识表示和高效的多维检索。 阅读全文
摘要：
本文精选了2024年RAG领域代表性的72篇重要论文和系统，按月梳理并配以注解、来源和摘要，旨在帮助读者快速把握RAG技术发展全貌。 阅读全文
摘要：
蚂蚁&之江实验室牵头的《Graph+AI：大模型浪潮下的图计算》白皮书发布，详细探讨了图计算与人工智能技术的融合发展，涵盖数据处理、算法创新、应用实践及未来挑战，强调图技术在提升模型解释性和处理复杂关系数据方面的重要性。 阅读全文
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探秘李继刚Lisp提示词压缩表达的灵感来源：德国计算机科学家尤尔根·施密德胡伯提出，智能系统通过学习新技能来更高效地预测或压缩信息，这种内在动力推动了好奇心和创造力的发展，适用于从婴儿探索世界到科学家发现新规律的各种场景。 阅读全文
摘要：
当面访谈李继刚，看他如何理解提示工程，从哲学角度探讨提示词的“道”与“术”。 阅读全文
摘要：
首篇KAG框架解读，看蚂蚁KAG框架如何通过知识图谱和向量检索结合，增强大模型在专业领域知识服务中的准确性和逻辑推理能力，解决现有RAG技术栈的挑战。 阅读全文
摘要：
蚂蚁图团队在DB-GPT v0.6.0版本中改进了GraphRAG框架，引入图社区摘要和混合检索，大幅降低了图索引构建成本，相比微软方案token开销降低50%。 阅读全文