文章讨论了RAG（Retrieval Augmented Generation）方案，针对大型语言模型（LLMs）存在的知识过时、生成内容不准确、数据安全性问题、响应不可预测性、答案来源非权威性和术语混淆等问题，RAG通过从海量数据源中检索信息来辅助生成答案，提高了LLM的可靠性和可解释性。文章还介绍了RAG技术的发展，包括GraphRag和fast-graphrag等。最后提供了fast-graphrag的测试代码和安装方法，并分享了模型应用的一些经验和看法。文章关键词为python、rag方案的发展和挑战。
