基于向量的 RAG 优化的是语义相似度（semantic similarity）：比如"不允许退货的政策"和"允许退货的政策"这两个查询会产生几乎相同的 embedding。模型理解的不是逻辑而是向量空间中的邻近关系。

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !检索找到了某个语义上接近的片段，LLM 围绕它写出一段文字，但是没人发现答案是错的。这是 vector RAG 调参解决不了的失败问题。而现在有2种方法可以解决他：GraphRAG 增加了一层 knowledge graph，用来描绘实体之间的关系。Vectorless RAG 完全抛弃向量数据库，让 ...

Microsoft is making publicly available a new technology called GraphRAG, which enables chatbots and answer engines to connect the dots across an entire dataset, outperforming standard ...

What if your AI could not only retrieve information but also uncover the hidden relationships that make your data truly meaningful? Traditional vector-based retrieval methods, while effective for ...