查询

项目地址：: ，结合了图结构与双层检索机制，显著降低了大模型检索增强的成本，同时提升了信息检索的准确性和效率。首先，通过引入图结构，LightRAG能够更好地捕捉实体之间的复杂依赖关系，实现全面的信息理解。其次，其双层检索策略允许系统同时处理具体和抽象的查询，确保用户获得既相关又丰富的响应。

准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。知识是现成的，但学是不可能学的。并非此身惰怠，只因现实太多阻碍。对于这个问题，谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库 Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型 DataGemma。论文地址： Commons 是一个庞大的开源公共统计数据存储库，包含来自联合国（UN）、疾病控制与预防中心（CDC）、人口普查局、卫生部、环…

谷歌 AI 研究人员最新推出了 CardBench 基准，主要为学习型基数估计（cardinality estimation）满足系统评估框架需求。CardBench 基准是个综合评估框架，包含 20 个不同真实数据库中的数千次查询，大大超过了以往的任何基准。项目背景基数估计（cardinality estimation，简称 CE）是优化关系数据库查询性能的关键，涉及预测数据库查询将返回的中间结…