MemoRAG：基于记忆增强的新一代 RAG 框架 概述：通过引入"记忆模型"来增强文档理解能力的智能系统，它能一次性处理和理解超大规模文本（最多 100 万字符），并通过全局记忆机制来提供更准确的问答和文档理解服务 核心优势： · 超强的上下文理解：能够一次处理高达 100 万个 token 的文本内容，远超普通 RAG 系统 · 全局记忆机制：不同于传统 RAG 只针对具体问题检索信息，它能对整个数据库建立全局理解 · 高效缓存：通过缓存机制，可以将处理速度提升至原来的 30 倍 使用场景： · 长文档理解和问答 · 文档摘要生成 · 复杂知识整合与推理 特别亮点： · 提供了 Lite 模式，让用户只需几行代码就能处理百万级别的文本 · 支持中英双语 · 可以灵活使用不同的大语言模型作为底层引擎 · 提供了完整的云端示例，可以在 Google Colab 上免费尝试 编程严选网 人工智能 程序员 gpt4
