通过RAG来增强LLM已经是目前很多的首选，但是最近有一个新的开源项目让大家看到了更好的选择的可能。今天我们分享一个开源项目，它号称是RAG的下一代技术，让大模型可以拥有个性化的记忆，它就是：mem0

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微软推出GraphRAG，革新问答系统能力，通过详尽的三阶段——数据预处理、图构建与社区结构生成，有效提升对复杂信息的整合与理解。本文深入技术细节，提供了本地运行实例的全面指南，借助Neo4j实现图的

最近在研究如何将大语言模型结合本地知识库进行问答，虽然网上已经有很多教程，但大部分都是基于LangChain进行文本分割，然后调用模型向量化的API。这种方式的确很简单，但有这么几个前提： 大模型不使