能力 · 查询

Query Decomposition

复杂问题通常包含几个更小的问题。查询拆解让路径清楚,也让检索覆盖每一部分。

它解决什么

一个宽泛问题包含多个限制、时间段或实体时,可能造成检索不足。查询拆解把工作分成更小的目标。

01 · 理解读取原始问题。
02 · 拆分生成子问题。
03 · 检索并行检索路径。
04 · 合并去重并保留引用。

Mneme 如何处理

配置的 LLM 端点提出子问题;本地检索搜索这些词语和含义,限制上下文,并保留来源信息。

你能检查什么

  • 原始问题和来源标记。
  • 有界的检索上下文。
  • 支持回答的文件和 chunk。
准确的表述

拆解帮助覆盖复合问题;它不承诺每个回答都正确。请检查引用路径。

试试看

python -m src.graph_rag \\n  --files /path/to/docs \\n  --query "What are the main findings?"

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