MemoRAG

MemoRAG 是一个基于长上下文记忆模型的增强型检索增强生成（RAG）框架，通过引入全局记忆机制实现对整个知识库的语义理解与线索召回，显著提升证据检索精度和响应上下文一致性。其核心技术包括百万级token支持的超长记忆接口、轻量级Lite模式、多模型适配（如Qwen2、Llama3.1、Mistral），以及端到端可训练的记忆-检索-生成协同架构。适用于需要深度文档理解、跨段落推理、长时序知识关联的场景，例如企业知识库问答、技术文档分析、法律与医疗文献辅助决策等。