MemoRAG：构建基于长期记忆模块的RAG系统以处理模糊与多跳查询 大家好，今天我们来深入探讨一个颇具挑战性的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统设计——MemoRAG，它的核心目标是提升RAG系统在处理模糊和多跳查询时的性能。传统的RAG方法在面对这类复杂查询时，往往会遇到信息检索不准确、推理能力不足的问题，而MemoRAG试图通过引入长期记忆模块来解决这些问题。 1. RAG系统的局限性分析 在深入MemoRAG之前，我们先回顾一下传统RAG系统的基本流程以及其局限性。一个典型的RAG系统包含以下几个步骤： 查询编码（Query Encoding）： 将用户query转换为向量表示。 信息检索（Information Retrieval）： 在知识库中检索与查询相关的文档片段。 内容增强（Context Augmentation）： 将检索到的文档片段作为上下文添加到原始查询中。 文本生成（Text Generation）： 利用增强后的查询，通过语言模型生成最终答案。 虽然RAG系统在许多场景下表现出色，但它仍然面临一些挑战： 模糊性查询处 …