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 ...

2025年GraphRAG 技术迎来开源热潮，业内头部企业纷纷披露自研方案，为行业发展注入强劲动力。为紧跟前沿技术趋势、赋能更多企业智能化升级，元景万悟智能体开发平台正式开源发布全新GraphRAG方案——UniAI-GraphRAG，助力企业打造智能知识新引擎。 UniAI-GraphRAG ...

检索增强生成（RAG）早已不是简单的向量相似度匹配加 LLM 生成这一套路。LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了当下工程化的技术进展，它们各可以解决不同的实际问题。 传统 RAG 的核心限制 标准的 RAG 流程大概是这样的：把文档分割成小块、向量化、通过余弦相似度 ...

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 ...

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 ...

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 ...

知识图谱与本体构建在工业标准处理中的应用研究。针对大规模技术文档转换为可执行OWL本体时存在的语义冗余、聚类失衡和关系缺失问题，提出GraphRAG-ASCOC框架。通过多模态特征融合的自适应聚类方法优化实体分组，采用FAISS检索结合互邻近邻算法消除同义词 ...