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GraphRAG vs DeepSearch?GraphRAG 提出者给你答案

本文首发于「NebulaGraph 技术社区」https://mp.weixin.qq.com/s/FOT4pkEPHJR8xFvcVk1YFQ ▌一、背景 GraphRAG 是检索增强生成(RAG)技术的高级技术之一,旨在解决传统 RAG 的局限性。上周,NebulaGraph 团队分享了关于 GraphRAG Indexing 模型蒸馏训练的工作 [1],收获了诸多积极反馈。最近也收到些试图将 GraphRAG 和 DeepSearch 放在对立面混淆视听的信息。 本文应朋友们建议整理而成,将分享 NebulaGraph 团队在 GraphRAG 领域的探索与实践历程,涵盖自 2023 年 6 月以来在 GraphRAG 基础研究上的进展,以及对高级 RAG 和 Fusion GraphRAG 的理解与实践。 二、RAG 与 GraphRAG 的缘起 RAG:检索增强生成 过去两年来,生成式 AI 和大语言模型的飞速发展堪称人类技术史上的重要里程碑。它们赋予计算机前所未有的上下文学习和推理能力,使得许多专属人类的复杂任务得以自动化甚至超越。然而,如何高效利用这些模型完成具体任务,成...

后 DeepSeek R1 时代:从资本壁垒到技术普惠

编者按: AI 落地又一次迎来拐点了吗?当模型蒸馏技术能以零头成本复刻顶尖 AI 性能,传统巨头的商业壁垒是否已形同虚设? 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:以深度求索(DeepSeek)R1 模型为代表的高效推理技术,正在颠覆 AI 经济的底层规则,推动行业进入"轻量化革命"时代。 文章重点围绕三大话题展开: R1 模型的革新性训练方案:通过纯强化学习的 R1-Zero 生成合成数据,结合三重奖励机制,使模型以极低推理成本实现与 OpenAI 相仿的性能。 模型蒸馏的行业冲击:小型蒸馏模型(如 7B 参数)通过知识迁移能够超越 GPT-4o,彻底瓦解头部实验室的资本护城河,迫使 OpenAI 等巨头转向消费级产品或基础设施服务。 边缘 AI 的终极愿景:本地设备推理(如三台 Mac Studio 集群部署)与能力密度定律的指数级演进,或将终结云端依赖,催生免费 AI 应用与超高毛利率的新商业模式。 技术迭代的速度正在以"百天减半"的节奏改写规则。当轻量化模型让智能触手可及,这场革命不仅关乎技术效率,更是一场关于"谁将主宰未来 AI 生态"的无声博弈。 作者 | Akash ...

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