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.

nAIdem nutzt künstliche Intelligenz, um Dokumentenverarbeitungsaufgaben zu optimieren, und ermöglicht Unternehmen, Workflows zu automatisieren, Dateien zu verwalten und Daten zu analysieren. Mit Funktionen wie optischer Zeichenerkennung, Datenextraktion und nahtloser Integration mit anderer Software reduziert nAIdem den manuellen Aufwand für das Dokumentenmanagement erheblich, was letztendlich zu einer verbesserten Produktivität und Genauigkeit für Organisationen führt.

ExcelFormulaGPT ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihre Textbeschreibungen in funktionsfähige Excel-Formeln innerhalb von Sekunden umwandelt. Diese innovative Lösung ist darauf ausgelegt, den Prozess der Erstellung von Excel-Formeln zu vereinfachen, Zeit zu sparen und Fehler zu reduzieren. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Excel-Nutzer sind, ExcelFormulaGPT rationalisiert Ihren Arbeitsablauf und stellt sicher, dass Sie genaue Formeln ohne die Umstände der manuellen Codierung erhalten.