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Tag : neo4j
Neo4j et LangChain4j : importateurs GraphRAG, filtrage et mémoire de chat
Neo4j avec LangChain4j pour GraphRAG : découverte de schéma, création de graphes avec des LLM, DSL Cypher, filtrage dans l’index, récupération de relations parent-enfant et mémoire de conversation basée sur des graphes.
18 min de lectureCorrection du RAG à l’aide d’une ontologie et d’un graphe de connaissances dans les documents de semi-conducteurs
Les documents d’EDA pour les semi-conducteurs disposent désormais d’une ontologie RDF/OWL, d’un graphe de connaissances Neo4j ainsi que d’un système de recherche contraint par l’ontologie, ce qui réduit de 30 pour cent les questions supplémentaires générées par le RAG.
8 min de lectureUn pipeline GraphRAG entièrement local utilisant LangExtract, Neo4j, Qdrant et Ollama
Construisez GraphRAG à partir de modèles locaux : extrayez les entités avec LangExtract, stockez-les dans Neo4j, indexez-les dans Qdrant, puis développez des sous-graphes pour obtenir des réponses basées sur le graphe.
39 min de lectureAIOps agnostique avec un graphe de contexte : Neocarta, Neo4j, LangGraph et Gemini
Une conception de réponse aux incidents en boucle fermée : intégrer ServiceNow, Dynatrace et GitHub dans Neo4j, analyser les données à l’aide de LangGraph et Gemini derrière une barrière de sécurité, puis enregistrer chaque action effectuée.
10 min de lectureExécutez le serveur MCP de Neo4j sur votre propre machine à l’aide de Docker et de VS Code
Hébergez vous-même Neo4j ainsi que son serveur MCP officiel à l’aide de Docker Compose, sécurisez-les avec une authentification de base via HTTP, connectez VS Code en mode Agent et interrogez un graphe de démonstration.
8 min de lectureUn serveur MCP sans configuration pour la recherche vectorielle filtrée dans Neo4j
Découvrez automatiquement les index vectoriels de Neo4j, examinez des exemples de types de propriétés et générez des outils de recherche MCP typés qui utilisent le filtrage in-index Cypher 25, sans aucune configuration manuelle.
9 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 lectureNotes pratiques : Créez des agents IA qui prennent de meilleures décisions sur GCP avec Neo4j
Guide pratique pas à pas : Créer des agents IA qui prennent de meilleures décisions sur GCP avec Neo4j – contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui mettent en œuvre ce modèle.
14 min de lectureServeur MCP Neo4j connecté à ChatGPT
Créez un serveur MCP Neo4j, connectez ses outils Cypher, enregistrez-le auprès de ChatGPT, et vérifiez que les requêtes en lecture seule provenant du chat atteignent réellement le graphe en toute sécurité.
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