rag

大多数人使用 LLM 与文档交互的方式是 RAG：每次查询时从头检索、拼凑答案，没有任何东西被真正"建立起来"。LLM Wiki 提出了一种完全不同的思路：让 LLM 持续维护一个结构化 wiki，把知识积累成可复合的持久工件，并利用 LLM 把维护成本压到接近零。

TRAG 架构有效弥合了自然语言与结构化数据之间的鸿沟，使得 LLM 可以更轻松地集成到各类应用程序中，助力现有系统的智能化改造，加速推进业务升级。