Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: graphrag
Выбар архітэктуры RAG: наіўны, пашыраны, CRAG, GraphRAG, агентны
Практычнае параўнанне шасці архітэктур RAG з плюсамі, мінусамі і сцэнарыямі, чатырохкрокавы шлях выбару і выпадкі, калі RAG — няправільны інструмент.
10 хв чытанняNeo4j і LangChain4j: прыемнікі GraphRAG, фільтрацыя і памяць чату
Neo4j з LangChain4j для GraphRAG: адккрыцце схемы, стварэнне графа з LLM, Cypher DSL, фільтрацыя ў індэксе, выкарыстоўванне адносаў «родак-дзець» і памяць чату, апараная на графе.
18 хв чытанняRAG ці граф ведаў? 2160 ацэненых адказаў і ўплыў мадэлі
RAG супраць графа ведаў у лічбах: 2160 ацэненых адказаў для трох сямействаў мадэляў і 120 пытанняў. Пераможца мяняецца ў залежнасці ад мадэлі, і менавіта мадэль важыць найбольш.
9 хв чытанняROE супраць TechRAG: GraphRAG на Docker і Qdrant ці на SQLite і LanceDB
Два падыходы да адной ідэі GraphRAG: Qdrant, MongoDB і мадэль на 120B супраць LanceDB, SQLite і qwen2.5 7B — параўнанне логікі пошуку і высновы.
7 хв чытанняЧатыры стратэгіі памяці для AI-агентаў: слізгальныя вокны, FAISS і GraphRAG
Параўнанне спосабаў даць LLM-агенту памяць: ад поўнай гісторыі і слізгальных вокнаў да інвертаваных індэксаў, семантычнага пошуку FAISS і графа ведаў GraphRAG.
7 хв чытанняЦалкам лакальны GraphRAG-канвеер з LangExtract, Neo4j, Qdrant і Ollama
Будуем GraphRAG на лакальных мадэлях: вымаем сутнасці праз LangExtract, захоўваем у Neo4j, індэксуем у Qdrant і пашыраем падграфы для адказаў, абгрунтаваных графам.
39 хв чытанняСем патэрнаў RAG за межамі простага чат-бота і калі які падыходзіць
Даведнік па наіўным, гібрыдным, карэкцыйным, самарэфлексіўным, шматкрокавым, графавым і кантэкстным RAG: які прабел закрывае кожны, з чаго складаецца і як выбраць.
7 хв чытанняСправаздачы супольнасцей у GraphRAG: як граф ведаў ператвараецца ў адказы
Як GraphRAG будуе граф з тэксту, знаходзіць супольнасці іерархічным алгарытмам Лейдэна, піша справаздачы па іх і выкарыстоўвае для глабальнага і лакальнага пошуку.
6 хв чытанняГібрыдны пошук для RAG: спалучаем ключавыя словы, вектары і граф
Як спалучыць BM25, вектарны і графавы пошук у RAG: зліццё рэйтынгаў праз RRF, дзе дапамагае GraphRAG і архітэктура «знайсці, зліць, пашырыць, пераранжаваць».
6 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.