常先森

RAG在复杂关系推理中失效。本文提供四步决策框架，对比LLM自动抽取与人工预定义，提出混合方案三阶段实践路线，帮助工程师判断是否引入知识图谱，核心理念是以业务问题而非技术驱动决策。

在 RAG 系统的实际落地过程中，一个最容易被忽视、却最具破坏力的问题是：检索结果在语义上“看起来很合理”，但却完全无法回答用户的问题。本文将拆解这一现象，如何通过工程化手段，来解决这类问题。

LightRAG 是一个轻量级 RAG 框架，其核心创新在于融合了知识图谱与向量数据库进行混合检索，提供六种查询模式、智能关键词提取及精细的 Token 管理，旨在提升检索精度和生成效果。

本指南系统梳理了 RAG 场景下表格解析的完整最佳实践，重点解决 OCR 导致的表格结构丢失、标题误识、表头缺失及语义难以还原等核心问题。

LightRAG 已成为当前最具工程可行性的 GraphRAG 方案之一，让“图谱增强检索”能够以真正务实、低依赖的方式应用于实际业务场景中。

mem0 是一个围绕「记忆系统」构建的开源框架，它让大模型具备“长期记忆”的能力。本文将通过源码拆解，带你深入理解 mem0 的核心设计与工作原理，尤其是最关键的记忆创建（add）机制。

RAGFlow 的召回模块并非简单的向量检索，而是集成了 **参数解析 → 模型一致性校验 → 查询增强 → 混合召回 → 动态重排序 → 阈值过滤与分页** 的完整闭环。

在 RAGFlow 的文档解析体系中，PPT 文件的解析流程相对独特。它不仅要提取页面中的文字、表格内容，还需要生成每一页的缩略图，保证多模态检索场景下的语义对齐。

书籍文件往往篇幅巨大、结构复杂，不同章节、目录、致谢等混杂在同一文档中。RAGFlow 通过自动识别版面结构、过滤非正文、并结合视觉模型生成图片摘要，实现对长文档的精准切分与高质量抽取。