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GraphGen与RAG技术相比，在增强语言模型知识方面有什么本质区别？

2025-08-23

1.2 K

技术原理差异
GraphGen采用知识蒸馏+主动学习范式，将源知识编译为结构化图谱后生成训练数据，实现模型参数层面的知识固化。而RAG（检索增强生成）依赖外部数据库实时检索，保持模型参数不变。

性能特征对比

典型应用场景
GraphGen更适合：
– 对推理深度要求高的场景（如学术知识问答）
– 网络条件受限环境（如端侧部署）
– 需要风格一致性的输出（如品牌客服话术）
而RAG擅长处理高频更新知识（如股市行情）和海量参考文档场景。

最佳实践建议将两者结合：用GraphGen构建基础能力，RAG处理动态信息。

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