检索增强生成（RAG）在理论上看似简单：检索相关文档，将其输入大语言模型，获得有据可依的答案。然而，在实践中，系统的成败取决于数十个关键决策。Algolia发布的白皮书全面剖析了构建高效RAG系统的完整技术管线。...

对微软的GraphRAG论文的分析揭示，像Neo4j这样的知识图谱在RAG应用的上下文检索中，可能并不会明显超过FAISS。尽管没有索引的Neo4j可以获得更高的答案相关性，但是边际收益可能无法证明投资的价值，考虑到ROI的限制...