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RAG 是 “Retrieval-Augmented Generation”（检索增强生成）的缩写，它通过结合检索系统和生成模型来提高语言生成的准确性和相关性。RAG 的优势在于它能够在生成响应时引入外部知识，这使得生成的内容更加准确和信息丰富，对于处理需要专业知识或大量背景信息的问题尤其有效。随着大型语言模型（LLMs）的发展，RAG 技术也在不断进化，以适应更长的上下文和更复杂的查询。目前，大

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GraphRAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，它通过利用外部知识库来增强大型语言模型（LLMs）的性能，有效解决了模型可能出现的“幻觉”问题、领域知识缺失以及信息过时等问题。GraphRAG通过图结构信息，能够更精确地检索和生成与上下文相关的响应。GraphRAG技术通过在生成过程中融入检索组件来提升生成内容的质量和相关性。

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