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Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: graphrag
Planes de control de LangGraph vs gráficos de conocimiento: Orden de construcción que resiste las interrupciones.
Separe los gráficos de flujo de control de los gráficos de datos, controle las interrupciones manuales en los puntos de verificación y agregue GraphRAG solo después de que se hayan medido fallos en múltiples pasos.
4078 palabrasLeerGraphRAG consciente de la ontología: cuando los vectores necesitan relaciones tipadas
Cómo los anclajes de identificador, los contratos ontológicos, la fusión de rangos y las puertas de citar-o-rechazar solucionan los fallos de RAG en CVEs, la propiedad multi-hop y los hechos implícitos en el grafo.
2819 palabrasLeerConstruir un pipeline simple GraphRAG con Neo4j, Gemini y LangChain
Extracción de grafos de accidentes en cocinas restringidos por esquemas, consultas de vecindad, rutas de múltiples saltos y conversión de texto a Cypher solo de lectura con Gemini.
1626 palabrasLeerEl grafo como arquitectura vs. el grafo como dato: primero LangGraph, luego GraphRAG
Por qué GraphRAG no es una actualización por defecto sobre la búsqueda vectorial, cómo difieren los grafos de flujo de control de LangGraph de los grafos de conocimiento, y un agente de triaje de soporte con puntos de control y posibilidad de interrupción por parte de humanos.
2663 palabrasLeerArquitectura de IA empresarial: RAG encuentra, los LLM razonan, los modelos de decisión eligen
Por qué la recuperación de información y el razonamiento lingüístico no son suficientes: cómo GraphRAG, los agentes y los modelos de decisión del Sistema 1 como Jev separan el conocimiento, el contexto, el razonamiento, la toma de decisiones y la ejecución.
2111 palabrasLeerMemoria de agente híbrido: Fusión de BM25 y búsqueda vectorial con RRF en Python
Aprenda por qué la búsqueda vectorial pura falla como memoria de agente, cómo Reciprocal Rank Fusion combina BM25 y resultados densos en Python, y cuándo los resúmenes de GraphRAG son útiles.
1595 palabrasLeerDiseño de grafos para agentes de IA resilientes: intentos repetidos, soluciones alternativas y GraphRAG
Aprende cómo crear flujos de trabajo para agentes de IA tolerantes a fallos utilizando ramas de error explícitas, lógica de intentos repetidos, LangGraph, y determinar cuándo GraphRAG supera a RAG tradicional o a los bucles de agentes.
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