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3 篇文章
ai deep-dive RAG 技法大全

圖譜 RAG 怎麼選:GraphRAG v3.1.2、LightRAG 與 HippoRAG 2 的設計、成本與選型

同樣是「知識圖譜 + 檢索」,Microsoft GraphRAG v3.1.2 用重索引換全局總結能力,LightRAG 用 dual-level 與增量把成本砍下來,HippoRAG 2 用 PPR 把 RAG 做成可持續增長的記憶;這篇按部件拆設計取捨,含四種查詢、索引流程與選型表。

Stanford CS224W 導讀:作業全在 Colab 上,但最大一塊分數自學者拿不到

CS224W 的六份 Colab 現在全部可以直接下載開跑,第一份只用 NetworkX,連 PyG 都不用裝。但期末考佔 35%,是全課最大一塊,而它是閉書實體考。公開錄影停在 2021 年,涵蓋不到現在課表後半的 graph transformer、關聯式深度學習與 LLM+GNN。

ai guide RAG 技法大全

GraphRAG:把知識做成圖,讓 LLM 沿著關係推理

向量搜尋找相似,圖搜尋走關係。當問題需要跨多個實體的推理(岩場→路線→完攀者→難度分布),GraphRAG 比標準 RAG 更有優勢。