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Semantica在RAG基础上引入知识图谱层,使系统能沿关系边进行结构化推理,发现仅靠文本相似度检索无法捕捉的深层关联
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8/28/2026
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Unverified知识图谱相比纯文本检索的核心优势在于能够进行多跳推理,通过A→B→C的关系链路发现A与C之间的隐含联系73% similarUnverified代码场景的RAG检索需要理解语法树(AST)、函数调用图和类型依赖关系,而非仅进行语义相似度检索70% similarVerified现代RAG实现广泛引入稠密向量检索(Dense Retrieval),利用嵌入模型将文本转化为高维向量,通过语义相似度进行匹配70% similarUnverifiedCodex采用RAG(检索增强生成)思路,结合语义相似度和代码依赖图谱进行精简线路检索,只提取与当前任务相关的代码片段70% similarUnverifiedEmbeddingModel通过将文字转化为向量,利用向量相似度匹配找出与问题最相关的文本片段,是RAG的基础69% similar
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