从金融应用中产生的非结构化文本数据（如财报电话会议记录）提取和解释复杂信息，即使采用当前最佳实践使用检索增强生成（RAG）技术，对于大型语言模型（LLMs）来说仍存在重大挑战。这些挑战包括领域特定术语和文档格式的复杂性。本文介绍了一种称为 HybridRAG 的新方法，它结合了基于知识图谱（KGs）的RAG技术（称为GraphRAG）与VectorRAG技术，以提高从金融文件中提取信息的问答系统性

MemoRAG是一个建立在高效、超长记忆模型之上的创新 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，由智源研究院（北京人工智能研究院）与中国人民大学高瓴人工智能学院联合推出并开源。MemoRAG：通过记忆启发的知识发现迈向下一代RAG，为 RAG 提供基于内存的数据接口，适用于多种用途的应用程序！

从金融应用中产生的非结构化文本数据（如财报电话会议记录）提取和解释复杂信息，即使采用当前最佳实践使用检索增强生成（RAG）技术，对于大型语言模型（LLMs）来说仍存在重大挑战。这些挑战包括领域特定术语和文档格式的复杂性。本文介绍了一种称为 HybridRAG 的新方法，它结合了基于知识图谱（KGs）的RAG技术（称为GraphRAG）与VectorRAG技术，以提高从金融文件中提取信息的问答系统性