Graph_RAG
0 BewertungenGraph_RAG ist ein Open-Source-Framework, das Dokumentenabruf, Entitäten-/Beziehungs-Extraktion und Speicherung in Graphdatenbanken kombiniert, um workflows für retrieval-augmented generation zu unterstützen. Benutzer können Textkorpora einspeisen, strukturierte Kenntnisse in Neo4j oder andere Graph-Datenbanken extrahieren, semantische Graphabfragen durchführen und Ergebnisse nahtlos in LLM-Aufforderungen integrieren. Dies ermöglicht erklärbare, kontextreiche Antworten durch Nutzung des graphbasierten Abrufs zur Verstärkung der LLM-Ausgaben.
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Tool-Bibliotheken
Datenanalyse
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#Wissensmanagement
#LLM Integration
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Graph_RAG
Graph_RAG ist ein Open-Source-Framework, das Dokumentenabruf, Entitäten-/Beziehungs-Extraktion und Speicherung in Graphdatenbanken kombiniert, um workflows für retrieval-augmented generation zu unterstützen. Benutzer können Textkorpora einspeisen, strukturierte Kenntnisse in Neo4j oder andere Graph-Datenbanken extrahieren, semantische Graphabfragen durchführen und Ergebnisse nahtlos in LLM-Aufforderungen integrieren. Dies ermöglicht erklärbare, kontextreiche Antworten durch Nutzung des graphbasierten Abrufs zur Verstärkung der LLM-Ausgaben.
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Ausgewählt
Was ist Graph_RAG?
Graph_RAG ist ein Python-basiertes Framework zum Aufbau und zur Abfrage von Wissensgraphen für retrieval-augmented generation (RAG). Es unterstützt die Ingestion unstrukturierter Dokumente, die automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen mit LLMs oder NLP-Tools und die Speicherung in Graphdatenbanken wie Neo4j. Mit Graph_RAG können Entwickler verbundene Wissensgraphen erstellen, semantische Graphabfragen ausführen, um relevante Knoten und Pfade zu identifizieren, und den abgerufenen Kontext in LLM-Aufforderungen einspeisen. Das Framework bietet modulare Pipelines, konfigurierbare Komponenten und Integrationsbeispiele, um End-to-End-RAG-Anwendungen zu erleichtern und die Antwortgenauigkeit sowie Interpretierbarkeit durch strukturierte Wissensrepräsentation zu verbessern.
Wer wird Graph_RAG verwenden?
- Datenwissenschaftler
- Maschinenlern-Ingenieure
- KI-Forscher
- Softwareentwickler
- Wissensmanagement-Spezialisten
Wie verwendet man Graph_RAG?
- Schritt 1: Clone des Graph_RAG-Repositories von GitHub.
- Schritt 2: Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt installieren.
- Schritt 3: Umgebungsvariablen konfigurieren und eine Graphdatenbank einrichten (z.B. Neo4j).
- Schritt 4: Das Dokumenten-Korpus vorbereiten und die Ingestion-Einstellungen anpassen.
- Schritt 5: Die Ingestion-Pipeline ausführen, um Entitäten und Beziehungen zu extrahieren.
- Schritt 6: Die Graphaufbau-Pipeline ausführen, um die Datenbank zu füllen.
- Schritt 7: Das Abfrage-Modul verwenden, um semantische Graphabfragen durchzuführen.
- Schritt 8: Den abgerufenen Kontext in LLM-Aufforderungen für RAG-Ausgaben integrieren.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Graph_RAG
Die Hauptfunktionen
- Dokumenten-Ingestion
- Entitätsextraktion
- Beziehungsextraktion
- Graphdatenbank-Speicherung
- Semantische Graphabfrage
- RAG-Pipeline-Integration
Die Vorteile
- Verbesserte Antwortgenauigkeit
- Erklärbarer Abruf
- Strukturierte Wissensrepräsentation
- Modular und erweiterbar
- Skalierbare Graphenspeicherung
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Graph_RAG
- Aufbau von Unternehmens-Wissensbasen
- Q&A-Systeme mit kontextuellem Abruf
- Akademische Forschung zu verknüpften Daten
- Kundenservice-Wissensgraphen
- Dokumentenintelligenz und Compliance
FAQs zu Graph_RAG
Unternehmensinformationen zu Graph_RAG
Graph_RAG Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Graph_RAG?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
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