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Etiqueta: neo4j
Neo4j 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 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 lecturaUn pipeline GraphRAG completamente local con LangExtract, Neo4j, Qdrant y Ollama
Construir GraphRAG con modelos locales: extraer entidades con LangExtract, almacenarlas en Neo4j, indexarlas en Qdrant y luego expandir subgrafos para obtener respuestas basadas en grafos.
39 min de lecturaAIOps basado en agencias con un grafo de contexto: Neocarta, Neo4j, LangGraph y Gemini
Un diseño de respuesta a incidentes de bucle cerrado: incorporar ServiceNow, Dynatrace y GitHub en Neo4j, razonar con LangGraph y Gemini detrás de una barrera de seguridad, y registrar cada acción realizada.
10 min de lecturaEjecuta el servidor MCP de Neo4j en tu propia máquina con Docker y VS Code
Autohospeda Neo4j y su servidor MCP oficial con Docker Compose, protege la conexión con autenticación básica a través de HTTP, conecta VS Code en modo Agente y consulta un grafo de ejemplo.
8 min de lecturaUn servidor MCP de configuración cero para búsquedas vectoriales filtradas en Neo4j
Descubra automáticamente los índices vectoriales de Neo4j, pruebe tipos de propiedades y genere herramientas de búsqueda MCP tipadas que utilicen el filtrado in-index de Cypher 25 sin necesidad de configuración manual alguna.
9 min de lecturaGráficos de conocimiento para la IA agente: cuatro patrones que van más allá del RAG vectorial.
La búsqueda vectorial encuentra texto similar, no hechos relacionados. Cuatro patrones de gráfico para los agentes: estimulación basada en datos reales, planificación, validación de ejecución y autocorrección.
9 min de lecturaNotas prácticas: Crea agentes de IA que tomen mejores decisiones en GCP con Neo4j
Guía paso a paso práctica: Crea agentes de IA que tomen mejores decisiones en GCP con Neo4j: contratos, verificaciones y espacios para código listo para usar destinados a los equipos que implementan este patrón.
14 min de lecturaServidor MCP de Neo4j conectado a ChatGPT
Construya un servidor MCP de Neo4j, conecte sus herramientas Cypher, regístrelo en ChatGPT y verifique que las consultas de solo lectura desde el chat lleguen de hecho al grafo de manera segura.
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