Anpassungsfähigkeit der offenen Architektur an künftige technologische Entwicklungen
Das Framework nutzt das Design der Dependency Injection. Jedes LLM oder eingebettete Modell, das die Schnittstellenspezifikation erfüllt, kann nahtlos integriert werden. Entwickler können problemlos auf benutzerdefinierte Modelle zugreifen, die auf HuggingFace- oder Ollama-Plattformen basieren, und vollständige API-Anpassungsbeispiele werden offiziell bereitgestellt. Testdaten zeigen, dass sich beim Wechsel von GPT-3.5 zu GPT-4 die Qualität der Graphenkonstruktion automatisch um 31% verbessert.
Die zukunftsweisende Architektur zeigt sich darin, dass die Vektorspeicherschicht für Quantencomputing-Schnittstellen reserviert ist, die Graphdatenbank eine verteilte Erweiterung unterstützt und das Vorverarbeitungsmodul mit zukünftigen multimodalen Standards kompatibel ist. Diese Offenheit stellt sicher, dass das Framework auch in Zukunft die neuesten technologischen Errungenschaften im Bereich NLP aufnehmen kann und langfristig wettbewerbsfähig bleibt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLightRAG: Ein leichtgewichtiges Framework für den Aufbau von Retrieval Augmented Generation (RAG) AnwendungenDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil