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Cómo tres formas sin pérdidas de un grafo de conocimiento de seguros cambiaron la precisión, las llamadas a herramientas, los tokens y el costo en modelos pequeños y grandes en Azure Cosmos DB.
30 min de lecturaGraphify, OKF y RAG: ¿Qué capa de contexto necesita tu código?
Las pruebas de referencia muestran que Graphify iguala a vector RAG en precisión. Aquí se explica cómo se relacionan Graphify, OKF de Google y vector RAG, junto con los factores que provocan fallos y una matriz de decisión.
12 min de lecturaNeo4j y LangChain4j: Ingestores GraphRAG, filtrado y memoria de chat
Neo4j con LangChain4j para GraphRAG: descubrimiento de esquemas, construcción de grafos con LLM, DSL Cypher, filtrado en el índice, recuperación de relaciones padre-hijo y memoria de chat basada en grafos.
18 min de lecturaIngeniería de contexto para un agente de investigación cuantitativa: niveles de prueba y almacenes de datos
Ingeniería de contexto para un agente de investigación de WorldQuant: reglas, observaciones y creencias en niveles de prueba separados, distribuidas en un libro mayor, un almacén de eventos y un grafo.
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RAG frente a grafo de conocimiento: 2,160 respuestas evaluadas en tres familias de modelos y 120 preguntas. El ganador varía según el modelo, y el modelo es lo más importante.
9 min de lecturaRAG-Anything con 65 libros sobre vinos: dónde la recuperación de grafos tiene éxito y donde falla.
Una prueba práctica del grafo de conocimientos de RAG-Anything con 65 PDFs sobre vinos: elección del analizador, costos, respuestas basadas en grafos frente a vectores, y el punto ciego relacionado con los vinos espumosos.
12 min de lecturaNotas prácticas: Alguien leyó mi artículo sobre ROE y creó un motor GraphRAG
Guía paso a paso operativa de las notas prácticas: Alguien leyó mi artículo sobre ROE y creó un motor GraphRAG; incluye contratos, verificaciones y espacios para código listo para uso para los equipos que implementan este patrón.
7 min de lecturaCorrigiendo RAG con una ontología y un grafo de conocimiento en documentos de semiconductores
Los documentos de EDA para semiconductores cuentan con una ontología RDF/OWL, un grafo de conocimiento Neo4j y una recuperación restringida por ontologías, lo que reduce en un 30 por ciento las preguntas adicionales en el sistema RAG.
8 min de lecturaFormato de Conocimiento Abierto: Memoria portátil para agentes de programación de IA
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