文章讨论了RAG(Retrieval Augmented Generation)技术的几个主要问题,并介绍了RAG如何解决这些问题。通过从海量数据源中检索信息来辅助大语言模型生成答案,RAG克服了LLM的一些固有局限性,提高了生成内容的可靠性和可解释性。文章还介绍了最近两年RAG技术的发展,包括GraphRag和fast-graphrag等。其中,fast-graphrag是一个号称更加高效的框架,测试结果表现优异,安装简单,且提供测试代码示例。但具体效果需进一步测试验证。关键词:python,RAG技术,fast-graphrag。