袋鼠帝 (@aikangarooking) “卧槽，本地知识库的真神来了！SAG2让我看完浑身起鸡皮疙瘩。 或许它将彻底颠覆RAG，因” — TopicDigg
袋鼠帝
@aikangarooking
加入 November 2023
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卧槽，本地知识库的真神来了！SAG2让我看完浑身起鸡皮疙瘩。
或许它将彻底颠覆RAG，因为建库阶段不调大模型、不做 Embedding、不要向量库、不要 GPU，只对原文建 BM25 关键词索引。同样 11,656 段文本，一代建库 4.57 小时，SAG2 只要 2.36 秒，快约 7000 倍。
语义理解交给 JEV：BM25 先粗筛，JEV 判断哪些是有用证据，再从证据里挑出新关键词接着搜。线索靠原文里的关键词和段落串起来，不用提前抽实体。
效果非常🐂🍺，适合任何规模数据的知识库：
MuSiQue 多跳检索 Recall@5 达到 80.68%，比 HippoRAG 2 高 15.55 个百分点。
51 万份文档的 EnterpriseRAG-Bench 上，LightRAG、HippoRAG 2 这些图谱方案没跑完全量，SAG2 建库 8 分 32 秒，Recall@10 达到 81.10%。
落地工具 SAG Wiki：Windows 版约 13MB，macOS 版约 18MB。添加一个本地文件夹就是知识库，文件不用动，它全自动。
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