LightRAG是由香港大学数据科学团队开发的开源检索增强生成(RAG)系统,结合知识图谱与LLM技术,提供高效文档处理与查询能力。新版本集成RAGAS评估与Langfuse追踪工具,优化大规模数据集处理性能,提升知识图谱提取精度,并支持多模态内容(文本、图像、表格、公式)处理。系统兼容OpenAI、Ollama等LLM模型,支持PostgreSQL、Neo4j、MongoDB等多种存储后端,适用于构建智能问答系统和AI应用。其模块化设计与高性能优化,使其成为前沿AI技术领域的重要工具。
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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。