#graphrag

2025-05-13

Использование графов знаний при разработке RAG-систем

Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин, Роман Бабенко и Даниил Бутнев. Подготовили совместную статью по теме использования графов знаний при разработке RAG-систем. В рамках статьи рассказываем про основные проблемы традиционных RAG-систем, даем обзор основных открытых проектов графов знаний GraphRAG, показываем и даем краткое описание архитектуры таких систем, а также рассказываем про практическое использование графов знаний на примере трех областей - медицины, метрологии и стандартизации.

habr.com/ru/articles/908890/

#graphrag #LightRAG #RAG #ai #llm

2025-04-29

Learn how Agentic #GraphRAG is revolutionizing contract analysis by combining #LLMs with knowledge graphs. Go beyond basic retrieval and unlock deep insights from legal documents in Tomaz Bratanic's article.

towardsdatascience.com/agentic

Stephen Chinsteveonjava
2025-04-24

The conference in Bangalore was amazing. I appreciate the hundreds of attendees who came out to my talk and who joined the AI in the Trenches panel with @markrichardssa, Archie Sharma, Vanya Seth @thoughtworks, and @Michaelcarducci.

2025-03-27

This week's #ITOps Query episode is out! In the eyes of #CNCF TAG #observability leader Matt Young, #GNNs, #knowledgegraphs and #GraphRAG will boost IT operations and create 3D views of apps and infrastructure. #AI #genai #o11y #aiobservability

techtarget.com/searchitoperati

LinoTadroslinotadros
2025-03-17

Discussion between friends on important aspects of Generative AI in the Enterprise. Join me, Kyle, Carey and Joel sharing our experience working together on enterprise grade GenAI projects. youtu.be/cYGJGf0JRj4?si=ebbDHY

2025-02-25

Мама, у меня RAG: пути к улучшению, когда он «наивный»

В последние пару лет RAG (retrieval-augmented generation) стал одной из самых обсуждаемых технологий в области обработки текстов и поисковых систем. Его идея проста: объединить поиск (retrieval) и генерацию (generation), чтобы быстрее находить нужную информацию и создавать более точные тексты. Рост объёмов данных и информационного шума привёл к тому, что классические методы поиска и генерации уже не всегда справляются с новыми задачами. Например, большие языковые модели без доступа к актуальной информации могут искажать факты, а традиционные поисковики при запросах на естественном языке дают слишком общий результат. RAG решает эти проблемы, добавляя дополнительный "слой знаний" за счёт внешних баз данных, что особенно полезно для чат-ботов, систем вопрос-ответ, рекомендательных сервисов и многих других приложений. Целью данной статьи является погружение читателя в технологию RAG, а также ознакомление с основными критериями и методами его улучшения. В этой статье мы обсудим, как именно устроен RAG, как правильно оценивать его эффективность и какие существуют техники улучшения – от уже известных методов до совершенно новых решений.

habr.com/ru/articles/885770/

#graph_rag #RAG #retrival_augumented_generation #llmмодели #knowledge_graph #graphrag #semantic_search #genai #ии_и_машинное_обучение

Ben Lorica 罗瑞卡bigdata@indieweb.social
2025-02-15

🆕 Tom Smoker of WhyHow.ai on building better AI systems with structured data and knowledge graphs
#LLM #GraphRAG #RAG #search #vectorDB
thedataexchange.media/whyhow-t

Ben Lorica 罗瑞卡bigdata@indieweb.social
2025-02-13

🆕 Tom Smoker of WhyHow.ai on building better AI systems with structured data and knowledge graphs
#LLM #GraphRAG #RAG #search #vectorDB
thedataexchange.media/whyhow-t

Ben Lorica 罗瑞卡bigdata@indieweb.social
2025-01-25

Graph-PReFLexOR from MIT, combines graph-based knowledge representation with symbolic abstraction
- Explicitly represents knowledge through graphs
- Bridge between symbolic and neural approaches
- Excels at complex reasoning tasks requiring relational understanding
#GraphRAG
arxiv.org/abs/2501.08120

Paco Xander Nathanpacoid@mastodon.green
2025-01-24

🚀 ASK-ME-ANYTHING session @ GraphGeeks.org ❣️

Join us for this 'connected' discussion -- ask your burning questions -- with Paco Nathan @ Senzing, an evil mad scientist at the cutting edge of AI applications, graphs technologies, and data analytics use cases in general.

📅 Thu Jan 30 🕒 08:00 US Pacific | 16:00 London
lnkd.in/gFYqkK-X

#AI #KG #DataScience #TechTalk #Graphs #GraphRAG #Senzing

Ben Lorica 罗瑞卡bigdata@indieweb.social
2025-01-23

🆕 📩 Transforming Spreadsheets into Intelligent AI Endpoints
#AI #LLM #RAG #GraphRAG
gradientflow.substack.com/p/is

2025-01-22

Introducing GraphRAG Toolkit, an open source Python toolkit for automating the construction of a graph from unstructured data.

github.com/awslabs/graphrag-to

#AWS #OpenSource #AI #GenAI #RAG #GraphRAG

guIA - guía a la IAguia@sigmoid.social
2025-01-20

youtube.com/watch?v=knDDGYHnnS #graphrag it also has a nice brief intro to the history of web search as a problem of scale

Markus Schattenmschatten
2025-01-11

A way to fight halucinations in :"The new model, a fine-tuned version of Meta’s LLama 3.3, is the first open-source implementation of a system known as graph retrieval-augmented generation, or GraphRAG."

venturebeat.com/ai/diffbots-ai

:rss: Qiita - 人気の記事qiita@rss-mstdn.studiofreesia.com
2025-01-10

Livebook でベクトル検索、全文検索、グラフ検索によるハイブリッド RAG を実装する
qiita.com/RyoWakabayashi/items

#qiita #Elixir #neo4j #OpenAI #Livebook #GraphRAG

Michael Fauscettemfauscette@techhub.social
2025-01-10

Interesting mod to RAG, GraphRAG...Diffbot’s AI model doesn’t guess — it knows, thanks to a trillion-fact knowledge graph zurl.co/CTrXY
#ai #genai #llm #opensource #graphrag

2025-01-10

[Перевод] Улучшение RAG с помощью графов знаний

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM) . Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем, связанных с галлюцинациями . Поэтому RAG широко используется для поддержки многих приложений GenAI, таких как чат-боты AI и системы рекомендаций . Базовый RAG обычно объединяет векторную базу данных и LLM, где векторная база данных хранит и извлекает контекстную информацию для пользовательских запросов, а LLM генерирует ответы на основе извлеченного контекста. Этот подход хорошо работает во многих случаях, однако он испытывает трудности со сложными задачами, такими как многоадресное рассуждение или ответы на вопросы, требующие соединения разрозненных фрагментов информации. Например, вопрос « Какое имя было дано сыну человека, который победил узурпатора Аллектуса? »

habr.com/ru/articles/871700/

#GraphRAG #rag #llm #milvus #knowledge_graph

2025-01-09

Diffbot’s AI model doesn’t guess — it knows, thanks to a trillion-fact knowledge graph https://venturebeat.com/ai/diffbots-ai-model-doesnt-guess-it-knows-thanks-to-a-trillion-fact-knowledge-graph/ #AI #GraphRAG

Text Shot: The new model, a fine-tuned version of Meta’s LLama 3.3, is the first open-source implementation of a system known as graph retrieval-augmented generation, or GraphRAG.

Unlike conventional AI models, which rely solely on vast amounts of preloaded training data, Diffbot’s LLM draws on real-time information from the company’s Knowledge Graph, a constantly updated database containing more than a trillion interconnected facts.

“We have a thesis: that eventually general-purpose reasoning will get distilled down into about 1 billion parameters,” said Mike Tung, Diffbot’s founder and CEO, in an interview with VentureBeat. “You don’t actually want the knowledge in the model. You want the model to be good at just using tools so that it can query knowledge externally.”
2025-01-09

Diffbot’s AI model doesn’t guess — it knows, thanks to a trillion-fact knowledge graph venturebeat.com/ai/diffbots-ai #AI #GraphRAG

Text Shot: The new model, a fine-tuned version of Meta’s LLama 3.3, is the first open-source implementation of a system known as graph retrieval-augmented generation, or GraphRAG.

Unlike conventional AI models, which rely solely on vast amounts of preloaded training data, Diffbot’s LLM draws on real-time information from the company’s Knowledge Graph, a constantly updated database containing more than a trillion interconnected facts.

“We have a thesis: that eventually general-purpose reasoning will get distilled down into about 1 billion parameters,” said Mike Tung, Diffbot’s founder and CEO, in an interview with VentureBeat. “You don’t actually want the knowledge in the model. You want the model to be good at just using tools so that it can query knowledge externally.”
2025-01-09

We launched the world's most grounded #LLM — Diffbot #GraphRAG LLM.

Instead of training on ever larger corpuses of data, Diffbot LLM is trained to be an expert web researcher.

In fact, Diffbot LLM makes zero assumptions about its knowledge of the world.

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst