本研究提出了一种新的文档嵌入方法，结合文档及其邻近文档的上下文，通过对比学习和新架构提升检索效果。在多个场景中优于现有双编码器，尤其在领域外表现突出，并在MTEB基准测试中取得了领先结果。
Microsoft GraphRAG是一个Python库，用于从非结构化文本构建知识图谱并增强生成。它结合图形索引和向量搜索，提高大型语言模型（LLM）响应的质量和相关性。用户可以通过扩展VectorStore基类实现自定义向量存储，支持使用Qdrant作为后端进行文档嵌入的存储和搜索。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
