Скачать или смотреть LazyGraphRag 全攻略! 最新檢索增強生成技術Retrieval Augmented Generation–Vector Rag和Graph Rag的融合–提升局部搜尋性能 降低全域搜尋成本

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✅內容介紹
探索微軟最新技術 LazyGraphRag，了解其背後的運作原理和實際應用。影片涵蓋檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation）的基礎概念，並介紹如何應用於全局與局部查詢的處理過程，為您解析Vector Rag和Graph Rag相關的技術實踐方式。
✅您將能夠
理解什麼是檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation）以及其核心概念。
學習 LazyGraphRag 如何應用於處理全局與局部查詢（Global queries 和 Local queries）。
掌握與 Vector Rag 相關的技術與實踐方式。
✅關鍵字
LazyGraphRag、Retrieval Augmented Generation (檢索增強生成)、Global queries、Local queries、Vector Rag、檢索式AI模型、生成式AI、嵌入向量、查詢優化
✅時間戳記
00:00 前言
00:39 What, Why, and When 檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）
02:04 Cutoff date 示範
03:13 向量RAG
05:04 向量RAG 應用場景: Chat with your PDF 示範
06:25 圖RAG
07:44 向量RAG和圖RAG比較
09:11 生活範例說明向量RAG和圖RAG
11:05 向量RAG和圖RAG的融合
12:11 LazyGraphRag解說
✅技術詞彙清單
LazyGraphRag：微軟推出的新型檢索生成模型，用於結合圖結構與檢索技術。
檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation)：結合檢索式與生成式AI技術的一種模型框架。
Global queries：指針對全局信息檢索的查詢類型。
Local queries：指針對局部數據檢索的查詢類型。
Vector Rag：基於向量化檢索技術的增強生成模型方法。
圖檢索生成 (Graph Retrieval Augmented Generation)：一種結合圖結構與檢索增強生成技術的AI框架，用於處理複雜查詢並提供上下文豐富的生成式答案。
嵌入向量 (Embedding vectors)：用於表示文本、圖像等數據的數學向量。
✅參考文獻
LazyGraphRag https://www.microsoft.com/en-us/resea...
向量數據庫 https://www.pinecone.io/blog/serverle...