本文以微软 GraphRAG 为例，讲解索引构建、检索流程到实战应用与可视化展示，并与传统 RAG 对比，全面解析 GraphRAG 的优势。

在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收

​​引言​​ RAG（检索增强生成）通过融合外部知识库与LLM生成能力，解决了传统大模型的知识滞后性、幻觉问题。但RAG并非固定架构，而是一套可动态组合的技术体系。本文将拆解三类策略、17种实现方案，

本文系统回顾了YOLO在多模态目标检测领域的最新进展，重点梳理了当前主流研究中如何结合红外、深度图、文本等多源信息，解决单一RGB模态在弱光、遮挡、低对比等复杂环境下的感知瓶颈。文章围绕轻量化多模态融

预训练最常见的误解： "把模型结构写好 → 填上 tokenizer → 用 huggingface 跑起来就算训练了。" —— 错。真要训练大模型，面对的不是“代码能不能跑”，而是。。。

不写代码能微调模型吗？ 微调的各种参数到底怎么调？ 微调的过程要怎么观察？ 微调后的模型要怎么用？ 怎么评估模型微调的效果？ 之前 如何把你的 DeePseek-R1 微调为某个领域的专家？ 的微调教

1.SFT 微调训练/LoRA/QLoRA 2.微调的概念与优势 3.全量微调/增量微调/局部微调 4.PEFT 大模型高效微调理论、指令数据集构造方法 5.理解 LoRA 低秩分解/LoRA 微调实

最近微软新推出来的技术 graphRAG 相当火爆，我通过学习网上的资料总结出来在本地部署 Ollama+graphRAG 的教程，并且用《凡人修仙传》进行测试。

今天我们探讨两个问题: 第一，知识图谱是什么？ 第二，知识图谱和大模型的关系又是什么？ 一、知识图谱是什么？ 我们先来看第一个问题: 知识图谱是什么？ 可以看上面这个图，这个图形表达了如下信息: 张三