技术博客

本文总结并分析了基于图结构的RAG方法，重点探讨其在多跳推理、长文本理解和全局语义捕捉中的优势。通过对比GraphRAG、GraphReader、LightRAG、HippoRAG和KAG五种代表性方法的实现细节、优缺点及适用场景，帮助读者深入了解这些技术的特点与应用范围。

在当今的人工智能领域，Deepseek的多跳推理能力是其核心机制之一。为了进一步优化这一能力，关键在于改进提示词的设计。通过精心调整提示词，可以显著提升Deepseek在处理复杂问题时的表现。本文将探讨如何通过优化提示词来增强Deepseek的多跳推理能力，使其更高效地解决多步骤逻辑推理任务。

本文介绍了使用DeepSeek R1和Ollama开发RAG系统的过程。DeepSeek R1作为起点，不仅提供了完整的代码实现，还预示着未来RAG系统将具备自我验证、多跳推理等高级功能。该系统能够自主进行辩论和逻辑完善，为智能系统的未来发展奠定了坚实基础。