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Lorsque la similarité n’est pas pertinente : construire des systèmes RAG d’entreprise au-delà de la recherche vectorielle.
Pourquoi la similarité vectorielle induit en erreur dans les systèmes RAG d’entreprise, les sept manières dont elle échoue, ainsi qu’une architecture intégrant des métadonnées, une recherche hybride, des graphes, un réclassement et une validation.
12 min de lectureRapports des communautés de GraphRAG : Transformer un graphe de connaissances en réponses.
Comment GraphRAG crée un graphe à partir de texte, identifie des communautés à l’aide de la méthode hiérarchique de Leiden, rédige des rapports sur ces communautés et les utilise pour des recherches globales et locales.
6 min de lectureLes graphes de connaissances pour l’IA agente : quatre modèles qui vont au-delà de la technologie RAG vectorielle.
La recherche vectorielle permet de trouver des textes similaires, et non des faits liés entre eux. Quatre modèles de graphes pour les agents : l’incitation basée sur des données concrètes, la planification, la validation de l’exécution et l’autocorrection.
9 min de lecture
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