Graph_RAG
0 AvaliaçõesGraph_RAG é uma estrutura de código aberto que combina recuperação de documentos, extração de entidades/relações e armazenamento em bancos de dados gráficos para impulsionar fluxos de trabalho de geração aumentada por recuperação. Os usuários podem ingerir corpora de texto, extrair conhecimento estruturado para Neo4j ou outros bancos de dados gráficos, realizar consultas semânticas em gráficos e integrar resultados perfeitamente em prompts de LLM. Isso permite respostas explicáveis e ricas em contexto ao aproveitar a recuperação baseada em gráficos para aumentar as saídas do LLM.
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Graph_RAG
Graph_RAG é uma estrutura de código aberto que combina recuperação de documentos, extração de entidades/relações e armazenamento em bancos de dados gráficos para impulsionar fluxos de trabalho de geração aumentada por recuperação. Os usuários podem ingerir corpora de texto, extrair conhecimento estruturado para Neo4j ou outros bancos de dados gráficos, realizar consultas semânticas em gráficos e integrar resultados perfeitamente em prompts de LLM. Isso permite respostas explicáveis e ricas em contexto ao aproveitar a recuperação baseada em gráficos para aumentar as saídas do LLM.
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Em Destaque
O que é Graph_RAG?
Graph_RAG é uma estrutura baseada em Python projetada para construir e consultar gráficos de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG). Ela suporta ingestão de documentos não estruturados, extração automática de entidades e relações usando LLMs ou ferramentas de NLP, e armazenamento em bancos de dados gráficos como Neo4j. Com o Graph_RAG, os desenvolvedores podem construir gráficos de conhecimento conectados, executar consultas semânticas para identificar nós e caminhos relevantes, e alimentarem o contexto recuperado nos prompts do LLM. A estrutura oferece pipelines modulares, componentes configuráveis e exemplos de integração para facilitar aplicações de ponta a ponta de RAG, melhorando a precisão e interpretabilidade das respostas por meio de representação estruturada do conhecimento.
Quem usará Graph_RAG?
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Pesquisadores de IA
- Desenvolvedores de software
- Especialistas em gestão do conhecimento
Como usar Graph_RAG?
- Etapa 1: Clone o repositório Graph_RAG do GitHub.
- Etapa 2: Instale as dependências com pip install -r requirements.txt.
- Etapa 3: Configure variáveis de ambiente e configure um banco de dados gráfico (por exemplo, Neo4j).
- Etapa 4: Prepare seu corpus de documentos e ajuste as configurações de ingestão.
- Etapa 5: Execute o pipeline de ingestão para extrair entidades e relações.
- Etapa 6: Execute o pipeline de construção do gráfico para preencher o banco de dados gráfico.
- Etapa 7: Use o módulo de consulta para realizar recuperação semântica de gráficos.
- Etapa 8: Integre o contexto recuperado nos prompts do LLM para saídas de RAG.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de Graph_RAG
Principais recursos
- Ingestão de documentos
- Extração de entidades
- Extração de relações
- Armazenamento em banco de dados gráfico
- Consulta semântica de gráficos
- Integração do pipeline RAG
Os benefícios
- Aumento na precisão das respostas
- Recuperação explicável
- Representação estruturada do conhecimento
- Modular e extensível
- Armazenamento escalável de gráficos
Principais Casos de Uso & Aplicações de Graph_RAG
- Construção de bases de conhecimento empresariais
- Sistemas de Q&A com recapitulação contextual
- Pesquisa acadêmica em dados vinculados
- Grafos de conhecimento para suporte ao cliente
- Inteligência de documentos e conformidade
FAQs sobre Graph_RAG
Informações da Empresa Graph_RAG
Avaliações de Graph_RAG
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de Graph_RAG?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
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