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🚀 快速阅读

1. LightRAG 是一种基于图结构索引和双层检索机制的检索增强生成系统，旨在提升大型语言模型在信息检索中的准确性和效率。
2. 系统能捕捉实体间的复杂依赖关系，全面理解信息，处理具体和抽象查询，确保用户获得既相关又丰富的响应。
3. LightRAG 具备快速适应新数据的能力，在动态环境中保持高效和准确，基于增量更新算法及时整合新数据，无需重建整个知识库。

正文（附运行示例）

LightRAG 是什么

LightRAG 是由香港大学研究团队开发的一种检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统。简单来说，这个系统通过结合图结构索引和双层检索机制，大大提高了大型语言模型在信息检索方面的准确性和效率。LightRAG 能很好地捕捉实体之间的复杂关系，全面理解信息，无论是具体还是抽象的查询都能处理，确保用户得到既相关又丰富的回答。此外，LightRAG 还能快速适应新数据，在动态环境中保持高效和准确，通过增量更新算法及时整合新数据，而无需重建整个知识库。

LightRAG 的主要功能

• 增强信息检索： LightRAG 能结合外部知识源，提升大型语言模型在信息检索中的准确性和相关性。
• 处理复杂查询： 系统能理解和处理涉及多个实体和复杂关系的查询。
• 生成准确回答： 基于检索到的信息，生成与用户查询紧密相关的详细回答。
• 适应动态数据： 快速整合新数据，确保系统在信息频繁更新的环境中保持准确性和时效性。
• 提高检索效率： 通过优化的检索机制，减少检索时间和计算资源消耗。

LightRAG 的技术原理

• 图结构索引： 使用图结构来索引文本数据，节点代表实体，边代表实体间的关系，这样可以更好地捕捉和表示复杂的依赖关系。
• 双层检索系统： 结合低层次（具体实体和属性）和高层次（广泛主题和概念）的检索策略，满足不同类型的查询需求。
• 增量更新算法： 当新数据到来时，系统会增量式地更新知识图谱，无需从头开始重建，提高了数据处理的效率。
• 实体和关系提取： 利用大型语言模型识别文本中的实体和关系，生成键值对，优化检索过程。

如何运行 LightRAG

安装

• 从源代码安装

cd LightRAG
pip install -e .

• 从 PyPI 安装

pip install lightrag-hku

快速开始

1. 设置 OpenAI API 密钥在环境变量中：export OPENAI_API_KEY="sk-...".
2. 下载示例文本 “A Christmas Carol by Charles Dickens”

curl https://raw.githubusercontent.com/gusye1234/nano-graphrag/main/tests/mock_data.txt > ./book.txt

3. 使用以下 Python 代码片段：

from lightrag import LightRAG, QueryParamrag = LightRAG(working_dir="./dickens")with open("./book.txt") as f:rag.insert(f.read())# 执行朴素搜索
print(rag.query("What are the top themes in this story?", param=QueryParam(mode="naive")))# 执行本地搜索
print(rag.query("What are the top themes in this story?", param=QueryParam(mode="local")))# 执行全局搜索
print(rag.query("What are the top themes in this story?", param=QueryParam(mode="global")))# 执行混合搜索
print(rag.query("What are the top themes in this story?", param=QueryParam(mode="hybird")))

四种搜索方式之间的区别

搜索方式	描述	适用场景
朴素搜索 (Naive)	直接根据查询关键词进行搜索，不考虑实体间的关系。	适用于简单、直接的查询，不需要深入理解实体间的关系。
本地搜索 (Local)	在实体及其直接相邻的实体之间进行搜索，考虑实体间的基本关系。	适用于需要理解实体间直接关系的查询，但不需要全局视角。
全局搜索 (Global)	在整个知识图谱中进行搜索，考虑实体间的全局关系。	适用于需要全局视角，理解实体间复杂关系的查询。
混合搜索 (Hybird)	结合本地搜索和全局搜索的优点，既考虑实体间的直接关系，也考虑全局关系。	适用于需要全面理解实体间关系的查询，适用于大多数场景。

批量插入

rag.insert(["TEXT1", "TEXT2",...])

增量插入

rag = LightRAG(working_dir="./dickens")with open("./newText.txt") as f:rag.insert(f.read())

资源

• 项目官网：https://lightrag.github.io/?utm_source=ai-bot.cn
• GitHub 仓库：https://github.com/HKUDS/LightRAG
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.05779

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