RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。
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5816 点击 2025-06-30 15:19
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最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。
知识图谱（KGs）已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识，但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式，这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。
知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。
近期，MetaNovas Biotech 元星智药的首席科学家罗衡博士接受了《happi China》杂志的采访。访谈中，他围绕 AI 加生物知识图谱驱动的机制理解和功效型原料开发，深度剖析了 AI 技术，特别是生物知识图谱的引入，如何加速化妆品原料的研发，助力开发更高效、更精准的功效型化妆品……
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？
让大语言模型更懂特定领域知识，有新招了！
HuixiangDou 是群聊场景的 LLM 知识助手。
南洋理工大学的研究团队提出了MedRAG模型，通过结合知识图谱推理增强大语言模型（LLM）的诊断能力，显著提升智能健康助手的诊断精度和个性化建议水平。MedRAG在真实临床数据集上表现优于现有模型，准确率提升11.32%，并具备良好的泛化能力，可广泛应用于不同LLM基模型。
Zep，一个为大模型智能体提供长期记忆的插件，能将智能体的记忆组织成情节，从这些情节中提取实体及其关系，并将它们存储在知识图谱中，从而让用户以低代码的方式为智能力构建长期记忆。
如何让大模型感知知识图谱知识？