PolyG: Effective and Efficient GraphRAG with Adaptive Graph Traversal 论文介绍 《PolyG: Effective and Efficient GraphRAG with Adaptive Graph Traversal》提出了一种自适应的图遍历策略，用于增强基于知识图谱的检索增强生成（GraphRAG）系统。传统的GraphRAG方法采用固定的图遍历策略（如广度优先搜索或随机游走），但不同问题类型需要不同的遍历策略，导致生成答案的质量和效率受限…
https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval 这篇文章介绍了一种名为“Contextual Retrieval”的新方法，用于改进基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的信息检索系统。以下是文章的主要内容概述： 背景 在许多应用场景中，AI模型需要访问特定的背景知识，例如客户支持需要了解业务信息，法律分析需要了解大量案例数据。RAG 是一种常用的方法，通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的输入中，从而…