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让DeepSeek更可靠！清华提出Hyper-RAG，用超图提升知识建模精准度

Hyper-RAG利用超图同时捕捉原始数据中的低阶和高阶关联信息，最大限度地减少知识结构化带来的信息丢失，从而减少大型语言模型（LLM）的幻觉。

大语言模型（Large Language Models, LLMs）在面对专业领域知识问题的时候，经常会生成偏离既定事实的回复，或模糊不清的回答，从而带来了潜在应用风险。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）通过构建特定领域知识库，采用基于向量的检索技术来提取与给定查询相关的信息，从而使LLM能够生成更准确、更可靠的内容。