背景介绍
传统RAG系统在处理复杂查询时，常常返回零散的信息片段，缺乏对实体间关系的理解，导致生成结果逻辑性不足。这一问题在需要深度推理的场景（如金融分析、科研文献综述）尤为明显。
核心解决方案
LightRAG通过以下创新设计解决这一痛点：
- 知识图谱集成：自动从文本中提取实体（人物/机构/概念）及其关系，构建语义网络。例如在投喂”苹果公司由乔布斯创立”文本后，系统会建立”乔布斯→创立→苹果公司”的三元组关系。
- 双层检索机制：查询时同步执行
- 向量检索：匹配关键词相似度
- 图谱遍历：沿关系链扩展搜索（如通过”创始人”关系找到”乔布斯→沃兹尼亚克”）
- 混合排序算法：对两种检索结果进行加权融合，确保既有细节准确性又有逻辑连贯性
操作建议
实施时可采取以下步骤：1) 使用lightrag-server启动服务时启用AGE图数据库插件；2) 在QueryParam中设置mode="hybrid"；3) 通过可视化界面验证实体关系抽取质量。
本答案来源于文章《LightRAG：用于构建检索增强生成（RAG）应用的轻量级框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决传统RAG系统中文本信息碎片化、缺乏深层联系的问题？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil