复杂查询处理

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。

DeepSeek-r1是一个结合推理模型和代理循环的检索增强生成(RAG)系统，旨在通过逻辑推理与递归检索提升处理复杂查询的性能。它通过推理层进行信息的递归检索和推理，能够准确回答复杂查询，并结合Tavily检索网络信息。系统能够过滤不相关数据，保留相关信息，并判断RAG检索到的信息是否充分，不充分则重新检索。