图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗时长，经济与时间成本高昂。 效果瓶颈：对复杂问答的解析精度 ...

面对复杂的企业知识管理，GraphRAG正通过知识图谱技术，让AI不再是简单地检索，而是真正像人类一样进行关联推理。 在当今信息爆炸的时代，企业知识管理面临三大困境：通用大模型回答缺乏针对性；传统RAG无法串联多源信息；新系统适配成本高昂。GraphRAG ...

专注于Java虚拟机技术、云原生技术领域的探索与研究。 在生成式 AI 规模化落地的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已迅速从一项前沿研究技术跃升为构建企业级智能应用的核心架构范式。然而，随着技术从实验室环境推向生产级流水线，其 ...

随着时间的推移，人工智能领域不断发展，像检索增强生成(RAG，Retrieval-Augmented Generation)这样的传统模型在数据检索方面取得了重大进展，但它们在理解深层上下文含义方面仍然存在困难。GraphRAG提出了一种全新的解决方案，它将图技术与先进的检索方法相结合 ...

2025年9月11日，腾讯优图实验室宣布，正式开源全新图检索增强生成框架——Youtu-GraphRAG。这一框架在成本优化、推理精度和跨领域适配性上取得突破性进展，加速推动大模型在复杂问答场景从“能用”走向“好用”。 近年来，随着大模型在知识问答中的应用不断 ...

Microsoft announced an update to GraphRAG that improves AI search engines’ ability to provide specific and comprehensive answers while using less resources. This update speeds up LLM processing and ...

We are in an exciting era where AI advancements are transforming professional practices. Since its release, GPT-3 has “assisted” professionals in the SEM field with their content-related tasks.