现在知识库有传统的rag方式,我们团队之前是维护一个markdown文件目录,大模型直接自行grep读取理解。
近一个月又提出了 llm-wiki 的概念,没理解这种方式相比直接grep markdown文件目录有什么差别?没看到有多大的优势,也没查到相关的对比数据
知识库如果考虑能够持续迭代可用,需要不断往里面变更内容,又会发展得类似记忆的机制,那这两者又有什么差别
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现在知识库有传统的rag方式,我们团队之前是维护一个markdown文件目录,大模型直接自行grep读取理解。
近一个月又提出了 llm-wiki 的概念,没理解这种方式相比直接grep markdown文件目录有什么差别?没看到有多大的优势,也没查到相关的对比数据
知识库如果考虑能够持续迭代可用,需要不断往里面变更内容,又会发展得类似记忆的机制,那这两者又有什么差别
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