重磅，微软LazyGraphRAG正式开源及实现细节剖析！
微软GraphRAG自提出已一年。为解决传统RAG在全局查询总结任务上表现不佳问题，微软多部门联合提出Project GraphRAG，并正式开源GraphRAG项目。LazyGraphRAG通过降低数据索引成本，使用NLP名词短语提取和图形统计优化概念图并提取分层社区结构。微软近期发布了2.0版本的LazyGraphRAG，其技术原理包括使用NLP名词短语提取来识别概念及其共现，并利用图形统计优化概念图和提取分层社区结构。
LazyGraphRAG
微软LazyGraphRAG：新一代超低成本RAG
微软发布LazyGraphRAG简化成本结构，相比完整GraphRAG成本低0.1%。其利用NLP提取概念及其共现，并采用图形统计优化概念图和分层社区结构。评测显示，在成本和质量上超越其他方法，性能优于包括标准向量RAG、RAPTOR、GraphRAG本地/全局搜索和DRIFT在内的多个选项。
微软推出RAG的新方法：LazyGraphRAG
微软发布LazyGraphRAG新方法，索引成本低至0.1%，在查询效率和准确性上优于多种传统方法。该技术无需对源数据进行预先总结，采用轻量级索引结合NLP技术快速识别和提取关键概念及其关系。
微软准备开源LazyGraphRAG大大提升信息检索与生成的效果，管理 Cursor 编辑器的 AI 聊天记录，支持搜索和导出
LazyGraphRAG是一种高效图神经网络架构，结合图结构化信息和生成模型提升信息检索和生成效率。OminiControl是简约强大的通用控制框架，支持扩散变换器模型的多种生成任务。Freeze-Omni是智能低延迟语音对话模型，基于冻结的文本大语言模型。OpenReasoningEngine是一个模块化的开源推理引擎，通过开放协作提升模型能力。Cursor Chat Browser是一款Web应用程序，用于管理AI聊天记录，提供搜索和导出功能。