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一.GraphRAG与传统RAG的区别 特性 传统 RAG GraphRAG 检索核心 语义相似度（向量距离） 语义 + 拓扑关系（点线网） 理解深度 只能找到“长得像”的片段 能通过“多跳”发现隐含

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一.混合检索 1.稀疏向量和稠密向量 稀疏向量：也被称为“词法向量”，维度高，但多为0，通常用于关键词的精确匹配，将文档视为一堆词的集合，不考虑其语法和顺序，每一维向量都代表一个词，向量中的非零值代表

一.向量嵌入Embedding 1.什么是Embedding 核心定义：将非结构化的数据（如文本，音频，图片等）映射为低维，稠密，连续的实数向量的过程。 三要素： 数据：原始的数据内容 嵌入模型：深度

1.数据加载 （1）在 RAG 系统中，数据加载器（Data Loader）处于最前端，主要完成以下三个核心任务： 内容提取：将 PDF、Word、Markdown、HTML 等不同格式的原始文档转换

1.RAG定义 RAG，英文全称Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，它通过从外部知识库中检索相关的实时信息，来增强大语言模型的回答生成能力。 2.为什么需要使用

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插槽是 Vue 组件中一个非常核心的概念，它允许你以一种灵活的方式将内容“插入”到子组件的指定位置，极大地提高了组件的复用性和灵TA性。插槽允许组件只负责渲染一个“框架”（比如边框、阴影），而把“内容