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「RAG 增量更新」找到 59 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…对新增文档做增量[[实体链接]]，但一致性校验是个麻烦事。 所以总结下来，我不会把GraphRAG当成万金油。我更倾向把它看作传统RAG的增强模块，只在查询涉及多实体关联或因果推理时才激活图检索，其他情况走纯向量，这样性价比最高。 GraphRAG解决什么问题 图构建与抽取的坑 混合检索怎么落地 业务场景与风险 我的取舍 约4分钟 图更新时增量构建与一致性校验的挑战 面试官可能会追问增量更新的具体方案，比如如何处理实体冲突、如何保证图谱与文档库的一致性。
匹配口述回答：…用结构化语义网络替代扁平向量空间 架构核心：索引阶段构建图谱+社区摘要，查询阶段路由到Local或Global 优势落地：对比传统RAG，适合复杂关联查询，比如企业组织架构 挑战与边界：构建成本高、更新难，不是所有场景都用，高频复杂查询才值得 工程师判断：我会混合检索，简单查询走向量，复杂查询走图，并做增量构建 约4分钟 图谱构建的增量更新策略，用变更日志加版本控制，只处理新增或修改的文档，避免全量重建，但一致性校验是关键。 面试官可能会追问增量更新的具体实现细节，比如如何保…
…。 查询与推理：自然语言问题要映射到实体、关系、过滤和遍历范围。图过密会引入噪声，图过稀会断链；多跳路径相关不代表因果或真实性。 增量更新：新增、删除、纠错会影响实体合并、社区和摘要。需要事件日志、幂等写入、版本化、局部重算策略以及可回滚索引。 安全与治理：跨租户图合并、敏感实体、删除请求和提示注入都可能导致越权或污染，授权必须在检索与证据读取层执行。 评估要分层覆盖实体链接准确率、关系精确率与召回率、路径及证据命中、答案忠实度、更新新鲜度、延迟和成本，并与向量 RAG、关键…
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