MemoRAG开创了基于记忆的RAG框架，突破传统只针对显式查询的限制，实现对海

MemoRAG开创了基于记忆的RAG框架，突破传统只针对显式查询的限制，实现对海量数据的全局理解与高效检索：

• 支持单次上下文超百万token，打造超长记忆模型，全面掌控复杂语料📚

• 通过记忆召回生成精准线索，连接原始输入与答案，挖掘深层隐含信息

• 缓存机制加速上下文预填充最高30倍，支持分块索引与重复利用，显著提升效率

• Lite模式仅需少量代码即可快速部署，16-24GiB GPU即可流畅运行，兼容中英文环境

• 灵活适配多种生成模型与检索方式，支持OpenAI和Deepseek API接入，满足多场景需求

• 开源项目持续迭代，论文已获WebConf 2025接收，社区活跃，已有2k+星标和丰富示例代码

• 完善的记忆模型独立使用功能，支持存储、召回、重写查询，提升检索增强的精度和上下文感知

MemoRAG不仅是技术升级，更是对长文本理解与知识发现的根本重塑，助力构建更智能、更高效的RAG系统。

详细内容与Demo👉 github.com/qhjqhj00/MemoRAG

论文链接👉 arxiv.org/abs/2409.05591

人工智能 大模型 长文本理解 知识检索 机器学习 开源项目