Graph_RAG
0 AvisGraph_RAG est un framework open-source combinant la récupération de documents, l'extraction d'entités/relations et le stockage dans des bases de données graphiques pour alimenter les workflows de génération augmentée par récupération. Les utilisateurs peuvent ingérer des corpus de textes, extraire des connaissances structurées dans Neo4j ou d'autres bases de données graphiques, effectuer des requêtes sémantiques sur les graphes, et intégrer sans effort les résultats dans des prompts LLM. Cela permet des réponses explicables et riches en contexte en exploitant la récupération basée sur les graphes pour enrichir les sorties des LLM.
Plateformes et frameworks d'IA
Bibliothèques d'outils
Analyse de données
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#Gestion des connaissances
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Graph_RAG
Graph_RAG est un framework open-source combinant la récupération de documents, l'extraction d'entités/relations et le stockage dans des bases de données graphiques pour alimenter les workflows de génération augmentée par récupération. Les utilisateurs peuvent ingérer des corpus de textes, extraire des connaissances structurées dans Neo4j ou d'autres bases de données graphiques, effectuer des requêtes sémantiques sur les graphes, et intégrer sans effort les résultats dans des prompts LLM. Cela permet des réponses explicables et riches en contexte en exploitant la récupération basée sur les graphes pour enrichir les sorties des LLM.
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Vedettes
Qu'est-ce que Graph_RAG ?
Graph_RAG est un framework basé sur Python conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG). Il supporte l'ingestion de documents non structurés, l'extraction automatique d'entités et de relations à l'aide de LLMs ou d'outils NLP, et le stockage dans des bases de données graphiques telles que Neo4j. Avec Graph_RAG, les développeurs peuvent construire des graphes de connaissances connectés, exécuter des requêtes sémantiques pour identifier des nœuds et des chemins pertinents, et alimenter les prompts LLM avec le contexte récupéré. Le framework propose des pipelines modulaires, des composants configurables et des exemples d'intégration pour faciliter les applications RAG de bout en bout, améliorant la précision des réponses et l'interprétabilité via une représentation structurée des connaissances.
Qui va utiliser Graph_RAG ?
- Data scientists
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en IA
- Développeurs logiciels
- Spécialistes de la gestion des connaissances
Comment utiliser Graph_RAG ?
- Étape 1 : Cloner le référentiel Graph_RAG depuis GitHub.
- Étape 2 : Installer les dépendances avec pip install -r requirements.txt.
- Étape 3 : Configurer les variables d'environnement et mettre en place une base de données graphique (par ex., Neo4j).
- Étape 4 : Préparer votre corpus de documents et ajuster les paramètres d'ingestion.
- Étape 5 : Exécuter la pipeline d'ingestion pour extraire les entités et relations.
- Étape 6 : Exécuter la pipeline de construction du graphe pour remplir la base de données graphique.
- Étape 7 : Utiliser le module de requête pour effectuer des recherches sémantiques dans le graphe.
- Étape 8 : Intégrer le contexte récupéré dans les prompts LLM pour les sorties RAG.
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Graph_RAG
Les fonctionnalités principales
- Ingestion de documents
- Extraction d'entités
- Extraction de relations
- Stockage dans la base de données graphique
- Requête sémantique sur le graphe
- Intégration de pipeline RAG
Les avantages
- Amélioration de la précision des réponses
- Récupération explicable
- Représentation structurée des connaissances
- Modulaire et extensible
- Stockage scalable des graphes
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Graph_RAG
- Création de bases de connaissances d'entreprise
- Systèmes Q&A avec rappel contextuel
- Recherche académique sur les données liées
- Graphes de connaissances pour le support client
- Intelligence documentaire et conformité
FAQs sur Graph_RAG
Informations sur la Société Graph_RAG
Avis Graph_RAG
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de Graph_RAG ?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
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