Graph_RAG
0 ReseñasGraph_RAG es un framework de código abierto que combina recuperación de documentos, extracción de entidades/relaciones y almacenamiento en bases de datos gráficas para potenciar flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación. Los usuarios pueden ingresar corpus de textos, extraer conocimientos estructurados en Neo4j u otras bases de datos gráficas, realizar consultas semánticas en gráficos, e integrar Resultados sin problemas en prompts de LLM. Esto permite respuestas explicables y ricas en contexto aprovechando la recuperación basada en gráficos para reforzar las salidas de los LLM.
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Graph_RAG
Graph_RAG es un framework de código abierto que combina recuperación de documentos, extracción de entidades/relaciones y almacenamiento en bases de datos gráficas para potenciar flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación. Los usuarios pueden ingresar corpus de textos, extraer conocimientos estructurados en Neo4j u otras bases de datos gráficas, realizar consultas semánticas en gráficos, e integrar Resultados sin problemas en prompts de LLM. Esto permite respuestas explicables y ricas en contexto aprovechando la recuperación basada en gráficos para reforzar las salidas de los LLM.
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¿Qué es Graph_RAG?
Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.
¿Quién usará Graph_RAG?
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores en IA
- Desarrolladores de software
- Especialistas en gestión del conocimiento
¿Cómo usar Graph_RAG?
- Paso 1: Clonar el repositorio Graph_RAG desde GitHub.
- Paso 2: Instalar dependencias con pip install -r requirements.txt.
- Paso 3: Configurar variables de entorno y preparar una base de datos gráfica (por ejemplo, Neo4j).
- Paso 4: Preparar tu corpus de documentos y ajustar la configuración de ingestión.
- Paso 5: Ejecutar la pipeline de ingestión para extraer entidades y relaciones.
- Paso 6: Ejecutar la pipeline de construcción del grafo para poblar la base de datos gráfica.
- Paso 7: Utilizar el módulo de consulta para realizar recuperaciones semánticas en el grafo.
- Paso 8: Integrar el contexto recuperado en los prompts de LLM para salidas RAG.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Graph_RAG
Las características principales
- Ingesta de documentos
- Extracción de entidades
- Extracción de relaciones
- Almacenamiento en base de datos gráfica
- Consulta semántica en el grafo
- Integración de pipeline RAG
Los beneficios
- Mejora en precisión de respuestas
- Recuperación explicable
- Representación estructurada del conocimiento
- Modular y extensible
- Almacenamiento escalable de grafos
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Graph_RAG
- Construcción de bases de conocimiento empresariales
- Sistemas Q&A con recuperación contextual
- Investigación académica en datos enlazados
- Grafos de conocimiento para soporte al cliente
- Inteligencia documental y cumplimiento
FAQs sobre Graph_RAG
Información de la Compañía Graph_RAG
Reseñas de Graph_RAG
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Graph_RAG?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
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