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MemoRAG开源项目 – 改进的RAG框架,支持超长上下文记忆

MemoRAG是一个创新的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,通过引入记忆模块,解决了传统RAG在处理复杂查询和长上下文时的局限性。它能够压缩和存储超长上下文信息,并生成...

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AI交流(进群备注:MemoRAG)

MemoRAG是一个创新的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,通过引入记忆模块,解决了传统RAG在处理复杂查询和长上下文时的局限性。它能够压缩和存储超长上下文信息,并生成检索线索,从而更精确地回答问题。MemoRAG支持多种模型,适用于意图不明确的查询、复杂问题查询、信息聚合、个性化推荐和终身对话搜索等场景。

MemoRAG的特点:

  • 1. 全局记忆:支持处理高达100万token的上下文,提供对大规模数据的全面理解。
  • 2. 可优化且灵活:通过少量额外训练即可适应新任务,优化性能。
  • 3. 上下文线索:从全局记忆中生成精确的线索,帮助从复杂数据中挖掘隐藏信息。
  • 4. 高效缓存:通过缓存加速上下文预填充,速度提升高达30倍。
  • 5. 上下文复用:支持长上下文一次性编码,并在多次任务中重复使用,提升效率。

MemoRAG的功能:

  • 1. 使用MemoRAG Lite模式快速体验记忆增强的RAG处理,支持数百万token的上下文。
  • 2. 通过HuggingFace模型初始化MemoRAG,处理复杂查询和长上下文。
  • 3. 使用长上下文LLM(如Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)作为记忆模型,优化上下文预填充。
  • 4. 执行摘要任务,生成长文本的摘要。
  • 5. 使用API作为生成器,集成OpenAI或DeepSeek模型进行问答。
  • 6. 独立使用记忆模型进行存储、回忆和交互,支持证据检索和查询重写。

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