向量存储vs知识图谱：LLM记忆系统技术选型
LLM本质上是无状态的，如果你了解HTTP协议就很好理解这个概念，但是如果你没接触过这，那么可以理解成它们没有短期记忆能力，每次和LLM交互，都得把之前的对话重新喂给它。 短期记忆或者说状态管理其实很好处理，拿几组历史问答塞进prompt就行了。但是如果是长期记忆呢？ 要让LLM准确提取历史信息、理解过往对话并建立信息关联，需要相当复杂的系统架构。 本文会从问题本身出发，看看构建高效记忆系统需要....
Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。Graph RAG在第一篇关于上下文学习的博客中我们介绍过，RAG（Retrieval Argum....
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