RAG(Retrieval Augmented Generation)随着大模型的发展受到越来越多的关注。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,有效提高LLM的可靠性和可解释性。最近,RAG技术不断发展,包括GraphRag和fast-graphrag等方案。fast-graphrag号称能全方位多角度优化RAG,但其实际效果需要进一步测试验证。文章提供了测试代码和数据准备步骤。读者可据此体验fast-graphrag的性能,并分享经验和看法。