Оптимизация поиска соответствия GDPR с помощью гибридных систем RAG с графическим дополнением | О... скачать в хорошем качестве

Оптимизация поиска соответствия GDPR с помощью гибридных систем RAG с графическим дополнением | О...

СМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛЬНЫЕ СЛАЙДЫ: https://docs.google.com/presentation/... _____ Юридические запросы требуют точности, происхождения и многоэтапного обоснования. Ориентируясь на GDPR, мы сравниваем три конвейера поиска и генерации дополненной информации и показываем, почему каждый этап важен на практике. Базовый вариант использует векторный поиск Qdrant для определения семантического сходства, но он может пропускать точные совпадения, аббревиатуры и перекрёстные ссылки, критически важные для интерпретации нормативных требований. Гибридный конвейер добавляет лексический поиск и переоценку на основе LLM для повышения полноты и точности, но испытывает трудности с вопросами, требующими навигации по структуре закона. Наиболее эффективный вариант интегрирует граф знаний Neo4j с векторным хранилищем, иерархией моделирования и явными связями между положениями. Этот дополненный графом RAG извлекает контекстно-связанные статьи и определения, предоставляя более полные ответы и более понятные цитаты. Мы описываем критерии оценки, разработку бенчмарка и анализ ошибок, а затем делимся шаблонами реализации — выбором схемы, организацией поиска и ограничениями, — которые распространяются и за пределы GDPR. Участники получат практическое руководство по выбору и сравнительному анализу систем RAG, использующих только встраивание, гибридных и графически улучшенных, для поиска соответствия высоким требованиям. _____ Это видео — часть серии конференций Qdrant #VectorSpaceDay 2025. Полный обзор мероприятия читайте здесь: https://qdrant.tech/blog/vector-space..., а все остальные выступления докладчиков смотрите в этом плейлисте:    • Vector Space Day 2025