Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。

nAIdem 利用人工智慧來簡化文檔處理任務，使企業能夠自動化工作流程、管理檔案並分析數據。擁有光學字符識別、數據提取和與其他軟件的無縫整合等功能，nAIdem 大大減少了管理文檔所需的人工工作，最終提升了組織的生產力和準確性。

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