Помимо векторного поиска: почему Graph RAG — это будущее многошагового рассуждения скачать в хорошем качестве

Помимо векторного поиска: почему Graph RAG — это будущее многошагового рассуждения

Улучшите возможности логического мышления вашего ИИ. Узнайте, как Graph RAG использует графы знаний для решения многошаговых задач, которые ломают традиционные конвейеры RAG. Традиционный RAG отлично справляется с поиском «иголок в стоге сена», но ужасно справляется с соединением точек между этими иголками. В этом подробном обзоре мы рассмотрим Graph RAG — гибридную архитектуру, которая сочетает в себе мощь векторных вложений со структурной точностью графов знаний. Что вы освоите на этом архитектурном занятии: Многошаговая задача: почему традиционный RAG терпит неудачу, когда для ответа требуется соединение трех или четырех различных фрагментов документа. Сущности и отношения: понимание того, как графы знаний представляют данные в виде «узлов» и «ребер», чтобы имитировать человеческое мышление. Гибридная стратегия поиска: как объединить поиск по семантическому сходству с обходом графа для получения 100% обоснованных ответов. Примеры использования в корпоративной среде: демонстрация Graph RAG в действии в здравоохранении (история болезни пациента), юриспруденции (связи контрактов) и кибербезопасности (модели угроз). Объясняемость и доверие: почему возможность «видеть путь», пройденный ИИ через граф, уменьшает иллюзии и повышает доверие заинтересованных сторон. Почему это важно для вашей карьеры: в 2026 году базовый RAG — это товар широкого потребления. Graph RAG — это конкурентное преимущество. Компании нанимают инженеров, способных создавать «фактически стабильные» системы, обрабатывающие сложные бизнес-правила и взаимосвязанные наборы данных. Это видео — ваша концептуальная основа, прежде чем мы перейдем к практической реализации LangGraph. #GraphRAG #KnowledgeGraph #LangChain #AIEngineering #MachineLearning #VectorDatabase #GraphDatabase #DataScience #LLM #GenerativeAI