Скачать с ютуб видео GraphRAG for Law: Building Legal Reasoning Agents with Neo4j and LLMs

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: GraphRAG for Law: Building Legal Reasoning Agents with Neo4j and LLMs в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно GraphRAG for Law: Building Legal Reasoning Agents with Neo4j and LLMs или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон GraphRAG for Law: Building Legal Reasoning Agents with Neo4j and LLMs в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

GraphRAG for Law: Building Legal Reasoning Agents with Neo4j and LLMs

In legal AI, trust is everything and hallucinations by language models can lead to serious consequences. To build reliable systems, developers need more than raw LLM output. They need structured, source-grounded reasoning. In this talk, Aleksandr Khazov, founder of LEXRAG, will show how GraphRAG architecture—powered by Neo4j, APOC, and native vector search—can unlock the full potential of graph-native retrieval over a complete legislative codebase. He will walk you through the process of modeling granular legal entities as graph nodes, enriching them with embeddings, and orchestrating hybrid retrieval that combines semantic search with deep legal structure. Speaker: Aleksandr Khazov Resources: Get Started with Aura - https://bit.ly/3LOLrjh Deployment Center - https://bit.ly/4jOelM3 Ground AI Systems and Agents with Neo4j - https://bit.ly/4oVsnyb #nodes2025 #neo4j #graphdatabase #graphrag #knowledgegraph

Comments