超图
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Cog-RAG：让RAG在检索前先思考，用双超图架构模拟人类认知过程
Retrieval-Augmented Generation（RAG）已成为帮助大型语言模型保持信息“有根有据”的标准方法。其基本流程广为人知：将文档切分为片段，进行向量化嵌入，执行向量检索，最后将最匹配的前K个结果输入给大模型生成答案。 然而，这条标准流水线存在一些固有的局限性。 为什么多数 RAG 系统仍像支离破碎的记忆 图 1：图、超图与 Cog-RA…
Retrieval-Augmented Generation（RAG）已成为帮助大型语言模型保持信息“有根有据”的标准方法。其基本流程广为人知：将文档切分为片段，进行向量化嵌入，执行向量检索，最后将最匹配的前K个结果输入给大模型生成答案。 然而，这条标准流水线存在一些固有的局限性。 为什么多数 RAG 系统仍像支离破碎的记忆 图 1：图、超图与 Cog-RA…
