Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : graphrag
Plans de contrôle LangGraph contre graphes de connaissances : ordre de construction résistant aux interférences
Séparez les graphes de flux de contrôle des graphes de données, mettez en place des points de vérification pour les interruptions manuelles, et n’ajoutez GraphRAG qu’après avoir mesuré des échecs à plusieurs étapes.
4078 motsLireGraphRAG conscient de l’ontologie : lorsque les vecteurs ont besoin de relations typées
Comment les ancrages d’identification, les contrats ontologiques, la fusion de classements et les mécanismes « citer ou rejeter » corrigent les défaillances du RAG concernant les CVE, la propriété à plusieurs étapes et les faits graphiques non exprimés verbalement.
2819 motsLireCréez un pipeline GraphRAG simple avec Neo4j, Gemini et LangChain
Extraction de graphes liés aux accidents de cuisine soumis à des contraintes de schéma, requêtes de voisinage, chemins multi-étapes, et conversion texte vers Cypher en mode lecture seule avec Gemini.
1626 motsLireLe graphe en tant qu’architecture contre le graphe en tant que données : LangGraph d’abord, GraphRAG ensuite
Pourquoi GraphRAG n’est pas une mise à niveau par défaut par rapport à la recherche vectorielle, en quoi les graphes de flux de contrôle de LangGraph diffèrent des graphes de connaissances, et un agent de tri des demandes d’assistance avec sauvegardes intermédiaires et possibilité d’intervention humaine.
2663 motsLireArchitecture d’IA d’entreprise : RAG pour la recherche, LLM pour le raisonnement, modèles de décision pour le choix
Pourquoi la récupération d’informations et le raisonnement linguistique ne suffisent pas — comment GraphRAG, les agents et les modèles de décision du System 1 tels que Jev séparent le savoir, le contexte, le raisonnement, la prise de décision et l’exécution.
2111 motsLireMémoire d’agent hybride : fusion de BM25 et de recherche vectorielle avec RRF en Python
Découvrez pourquoi la recherche vectorielle pure échoue en tant que mémoire d’agent, comment Reciprocal Rank Fusion fusionne BM25 et les résultats denses en Python, et dans quels cas les résumés GraphRAG sont utiles.
1595 motsLireConception de graphes d’agents IA résilients : tentatives répétées, solutions de secours et GraphRAG
Apprenez à créer des workflows d’agents IA résistants aux pannes en utilisant des branches de défaillance explicites, une logique de tentative répétée, LangGraph, ainsi que les cas où GraphRAG surpasse le RAG classique ou les boucles d’agent.
3200 motsLire
À propos de ces articles
Devis en 24 h
Besoin du même stack en couche opérateur ? Envoyez le brief — devis sous 24 h.