Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.
Тег: graphrag
LangGraph Control Planes против Knowledge Graphs: порядок создания, устойчивый к воздействию среды
Отдельно храните графы управления потоком от графов данных, реализуйте точки контроля для перерывов от человека, и добавляйте GraphRAG только после того, как будут зафиксированы сбои при многократных попытках подключения.
4078 словЧитатьOntology-Aware GraphRAG: когда векторам нужны типизированные связи
Как анкоры идентификаторов, контракты онтологии, слияние рангов и механизмы «цитируй или отклони» устраняют сбои RAG при работе с CVE, проблемами многократного владения и негласными фактами графа.
2819 словЧитатьСоздайте простую пайплайн GraphRAG с использованием Neo4j, Gemini и LangChain.
Извлечение графа кухонных происшествий с ограничениями по схеме, запросы к соседним узлам, многоэтапные пути, а также работа с текстом в режиме только чтения для преобразования в Cypher с использованием Gemini.
1626 словЧитатьГраф как архитектура против графа как данных: сначала LangGraph, позже GraphRAG
Почему GraphRAG не является стандартным улучшением по сравнению с векторным поиском, в чём разница между графами управления LangGraph и знаниевыми графами, а также агент для сортировки запросов на поддержку с сохранением состояния и возможностью вмешательства человека.
2663 словЧитатьАрхитектура ИИ для предприятий: RAG находит информацию, LLMs анализируют её, модели принятия решений выбирают оптимальный вариант
Почему одних только механизмов поиска информации и языкового рассуждения недостаточно — как GraphRAG, агенты и модели принятия решений типа System 1, такие как Jev, разделяют знания, контекст, рассуждения, принятие решений и их выполнение.
2111 словЧитатьПамять гибридного агента: объединение BM25 и векторного поиска с RRF на Python
Узнайте, почему чистый векторный поиск не подходит в качестве памяти агента, как метод Reciprocal Rank Fusion объединяет результаты BM25 и плотных поисков в Python, и когда резюме GraphRAG бывают полезны.
1595 словЧитатьПроектирование устойчивых графов искусственных интеллект-агентов: повторные попытки, альтернативные решения и GraphRAG
Изучите, как создавать рабочие процессы искусственных интеллект-агентов, устойчивых к сбоям, с использованием явных веток обработки ошибок, логики повторных попыток, LangGraph, а также случаев, когда GraphRAG превосходит обычный RAG или циклы агентов.
3200 словЧитать
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.