11月25日，微软研究院发布GraphRAG迭代版本——LazyGraphRAG。这个RAG的最大亮点之一就是成本非常低，数据索引成本只有完整版GraphRAG的0.1%，同时采用了全新混合数据搜索方法，生成结果的准确率、效率等却更好，很快发布开源版本并加入到GraphRAG库中。
在开源领域，微软一直以其强大的技术实力和创新精神引领着行业的发展。今天，我们要介绍的开源项目——LazyGraphRAG，正是微软在大语言模型（LLM）应用领域的一次重大突破。它不仅解决了传统RAG系统在全局性查询总结任务上的痛点，还通过创新技术大幅降低了数据索引成本，为开发者带来了前所未有的高效体验。🚀 🌟 项...
LazyGraphRAG的数据索引成本与矢量RAG相同,是完整GraphRAG成本的0.1%。 对于与向量RAG相当的查询成本,LazyGraphRAG在本地查询上优于所有竞争方法,包括长上下文向量RAG和GraphRAGDRIFT[6]搜索(我们最近引入的RAG方法表现出优于向量RAG)以及GraphRAG本地搜索。 同样的LazyGraphRAG配置也显示出与GraphRAG Global Search相似...
LazyGraphRAG 表明,单一、灵活的查询机制有可能在本地全局查询范围内大大优于各种专门的查询机制,而且无需 LLM 数据汇总的前期成本。其非常快速且几乎免费的索引功能使 LazyGraphRAG 成为一次性查询、探索性分析和流数据用例的理想选择,同时它能够随着相关性测试预算的增加而平稳地提高答案质量,使其成为对一般 RAG 方法...
微软 研究院于2024年11月25日发布了LazyGraphRAG,这是一种新型的图增强检索增强生成(RAG)方法。该方法在保持或超越现有方法回答质量的同时,显著降低了索引和查询成本,展现出高度的可扩展性和高效性。主要特点:• 成本效益:LazyGraphRAG的数据索引成本仅为传统Graph
近日，微软的 LazyGraphRAG 发布了！这是一项结合 VectorRAG 与 GraphRAG 技术的新突破，不仅提升了性能，还大幅降低了系统成本。自 2024 年 7 月 GraphRAG 发布以来，它已经在 GitHub 上获得了 19,700 颗星，广泛应用于文档摘要和知识提取。而 LazyGraphRAG 则通过延迟使用大语言模型（LLM），在效率和成本之间...
微软将开源超强RAG— LazyGraphRAG:成本降低1000倍 11月25日,微软研究院发布GraphRAG迭代版本——LazyGraphRAG。这个RAG的最大亮点之一就是成本非常低,数据索引成本只有完整版GraphRAG的0.1%,同时采用了全新混合数据搜索方法,生成结果的准确率、效率等却更好,很快发布开源版本并加入到GraphRAG库中。
LazyGraphRAG 的技术原理 名词短语提取:在数据索引阶段,用自然语言处理(NLP)中的名词短语提取技术来识别概念及其共现关系。 图统计优化:基于图统计方法优化概念图,提取出层次化的社区结构,有助于在查询时快速定位相关概念。 混合搜索策略:结合最佳优先搜索和广度优先搜索的策略,基于迭代加深的方式处理查询。
微软LazyGraphRAG来了,700倍成本压缩! 微软最新又改版了一波GraphRAG,这波把知识图谱丢了,只剩下无向图了。 带来的优势是: LazyGraphRAG 数据索引成本与向量 RAG 相同,且为全图 RAG 成本的 0.1%。 对于与向量 RAG 相当的查询成本,LazyGraphRAG 在局部查询中优于所有竞争方法,包括LongRAG 和 GraphRAG DRIFT ...
这种方法使得LazyGraphRAG能够支持本地和全局查询,同时在考虑整个数据集的广度的同时,高效地找到最佳匹配的文本块。 在灵活性和扩展性方面,GraphRAG由于其丰富的总结信息,可以用于多种用途,但高成本限制了其在一次性查询和探索性分析中的使用。LazyGraphRAG则提供了统一的查询接口,支持本地和全局查询,非常灵活,适合一次...