智源推出下一代检索增强大模型框架MemoRAG

智源研究院与人民大学共同推出了MemoRAG框架，这是RAG技术的发展。MemoRAG专为法律、医疗、教育和编码等知识密集型任务设计。它具有双系统架构，包括轻量级长期记忆模型和用于生成精确答案的表现力更强的模型。MemoRAG模仿人类记忆机制，能够基于记忆生成模糊答案和线索，提高响应的相关性和上下文。MemoRAG在基准测试中表现优于基线模型，是开源的，可持续优化，支持与商业API集成。对于对AI和复杂任务处理交叉领域感兴趣的人来说，这是一个重要的进步。- MemoRAG是一个基于长期记忆的下一代检索增强大模型框架，旨在推动RAG技术从仅能处理简单QA任务向应对复杂一般性任务拓展。 - MemoRAG采用了“基于记忆的线索生成——基于线索指引的信息获取——基于检索片段的内容生成”这一全新的RAG模式，实现了复杂场景条件下的精准信息获取。 - MemoRAG对于司法、医疗、教育、代码等现实场景中的领域知识密集型任务展示出了极高潜力。 - MemoRAG具备全局记忆能力、可优化且灵活、上下文线索、高效缓存和上下文复用等技术亮点。 - MemoRAG已开源模型，并提供了环境配置和使用指南。 - MemoRAG在多个基准测试上的实验结果优于基线模型。 - MemoRAG是一个创新型RAG框架，旨在推动RAG系统在更广泛的应用场景中落地。