Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний [Томаж Братанич, Оскар Хане]

Robot · Вчера в 21:15

Описание

Система генерации ответа, дополненная результатами поиска (Retrieval Augmented Generation, RAG) автоматически выбирает и предоставляет контекст, характерный для конкретной предметной области, что значительно улучшает способность LLM генерировать точные ответы без искажений. Подход GraphRAG основывается на использовании графа знаний для структурирования входных данных и существующих в них связей, чтобы получить содержательные и релевантные промпты.

Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.

Авторы:

Братанич Томаж
Томаж Братанич, автор книги Graph Algorithms for Data Science (Manning) и участник проектов LangChain и LlamaIndex, обладает большим опытом работы с графами, машинным обучением и генеративным ИИ.

Хане Оскар
Оскар Хане возглавляет команду разработчиков генеративного ИИ в Neo4j.

Формат: скан PDF