数据机器 #255

AI-RAG 和图表的新趋势。我一直在研究如何使用图表改进 RAG。我对使用知识图谱增强 agentic-RAG 特别感兴趣。不久前，Maya @Neo4j 写了一篇关于人工智能的未来：机器学习和知识图谱的好文章。我认为这对我来说很有意义。让我分享一些关于 RAG 和图表的新的、有趣的东西：

AI-RAG 和图表的新趋势。 我一直在研究如何使用图表改进 RAG。我对使用知识图谱增强 agentic-RAG 特别感兴趣。不久前，Maya @Neo4j 写了一篇关于 人工智能的未来：机器学习和知识图谱 的好文章。我认为这对我来说很有意义。让我分享一些关于 RAG 和图表的新鲜有趣的东西：

图表 RAG。与仅关注基于文本的实体检索的 RAG 方法不同，GRAG 保持对图形拓扑的敏锐意识，这对于生成上下文和事实一致的响应至关重要。研究人员声称，GRAG 的表现明显优于当前的 SOTA RAG 方法，同时有效缓解幻觉。论文：GRAG：图形检索增强生成。

图表 RAG 。与仅关注基于文本的实体检索的 RAG 方法不同，GRAG 保持对图形拓扑的敏锐意识，这对于生成上下文和事实一致的响应至关重要。研究人员声称，GRAG 的表现明显优于当前的 SOTA RAG 方法，同时有效缓解幻觉。论文： GRAG：图形检索增强生成 . 图形 NN+RAG GNN-RAG：用于 LLM 推理的图形神经检索 LlamaIndex+Neo4j：属性图索引 介绍属性图索引：使用 LLM 构建知识图的强大新方法 . 使用 LangGraph 统一 RAG 框架 统一 RAG 框架：利用 Langchain 的 LangGraph 发挥自适应路由、纠正回退和自我纠正的强大功能 使用 LangGraph 进行多代理协作 .

祝您度过愉快的一周。

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