Worst-Case Optimal Join

最坏情况下最优连接(Worst-Case Optimal Joins) - 知乎 _Amine Mhedhbi and Semih Salihoglu. 2019. Optimizing subgraph queries by combining binary and worst-case optimal joins. Proc. VLDB Endow. 12, 11 (July 2019), 1

RAG、GraphRAG介绍

本文是对这两个概念的转载与学习 部署效果: RAG介绍 123 检索增强生成(RAG) 是一种结合信息检索和生成模型的技术,用于提高大语言模型(LLM)的回答准确性和深度12。 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)整合了从庞大知识库中检索到的相关信息,并以此为基础,指导大型语言模型生成更为精准的答案,显著提升了回答的准确性与深度。 LLM 擅长语言理

Induced Graph 诱导子图

在图论中,诱导子图(Induced Subgraph)是从一个图 ( G ) 中通过 (1) 选取一个顶点子集 ( S ) 并 (2) 保留与这些顶点相连接的边来构造的子图。具体地说,诱导子图包含了选定顶点的所有邻接边。 定义 给定一个图 $G = (V, E)$ ,如果从 ( G ) 中选择一个顶点子集 ( S \subseteq V ),那么诱导子图 ( $G$ ) 是由顶点集 $S$