GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
AI Agent Workflows: A Complete Guide on Whether to Build With LangGraph or LangChain
深入研究由同一创建者开发的两个库 — LangChain 和 LangGraph：它们的关键构建块、它们如何处理核心功能，以及如何根据你的用例决定使用哪个库语言模型已经为用户如何与 AI 系统交互以及这些系统如何通过自然语言相互通信提供了可能性。当企业想要使用 Agentic AI 功能构建解决方案时，第一个技术问题通常是“我使用什么工具？”对于那些急于入门的人来说，这是第一个障碍。来源：Dalle-3在本文中，我们将探讨用于构建 Agentic AI 应用程序的两个最流行的框架 — LangChain 和 LangGraph。在本文结束时，你应该彻底了解关键构建块，了解每个框架在处理核心功能
A Graph Too Far: Graph RAG Doesn’t Require Every Graph Tool
不要使用图形 DB、QL 或图形分析使事情复杂化。知识图谱中的冒险：迷失在无尽的文档中。由 Brian Godsey 使用 DALL-E 生成。当 RAG 开发人员决定尝试图形 RAG（即构建知识图谱并将其集成到他们的 RAG（检索增强生成）系统中）时，根据互联网，他们有很多选择。有很多文章、指南和操作方法介绍了使用图形 RAG 和一般图形的不同工具。因此，一些开发人员直接开始，认为他们需要集成和配置一长串图形工具和技术才能正确执行图形 RAG。当搜索如何入门时，你通常会发现一些文章建议你需要以下部分或全部内容：知识图谱——连接语义搜索无法捕获的关键术语和概念关键字和实体提取工具——用于构建知
GraphMuse: A Python Library for Symbolic Music Graph Processing
是的，音乐和图表确实可以融合！在这篇文章中，我们将介绍我的最新论文和开源软件之一：GraphMuse Python 库。但在深入研究之前，让我先向您介绍一些符号音乐处理的基础知识。故事是这样的……符号音乐处理主要指从乐谱中提取信息。术语“符号”是指任何形式的乐谱或符号中存在的符号。乐谱可以包含除音符之外的各种元素。这些元素可能包括拍号、调号、发音标记、力度标记等。乐谱可以采用多种格式，例如 MIDI、MusicXML、MEI、Kern、ABC 等。近年来，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎，并在从生物网络到推荐系统再到音乐分析的许多领域取得了成功。在音乐分析领域，GNN 已用于解决和声分析、
IDJC’s ElectionGraph: Surge in Negative Ads After Summer Assassination Attempt
根据新的 ElectionGraph，尽管两大政党都呼吁缓和激烈的言论，但在 7 月发生针对前总统唐纳德·特朗普的暗杀企图后，美国总统竞选中 Facebook 和 Instagram 上的负面广告数量激增...
Implementing GraphReader with Neo4j and LangGraph
通过将长文档构造成可探索的图形并实现基于图形的代理系统来提高 RAG 的准确性和性能ChatGPT 想象中的遍历图形的 AI 代理大型语言模型 (LLM) 非常适合传统的 NLP 任务，例如总结和情绪分析，但更强大的模型也表现出良好的推理能力。LLM 推理通常被理解为通过制定计划、执行计划并评估每一步的进展来解决复杂问题的能力。基于此评估，他们可以通过修改计划或采取替代行动来适应。代理的兴起正成为一种越来越引人注目的方法来回答 RAG 应用程序中的复杂问题。在这篇博文中，我们将探讨 GraphReader 代理的实现。此代理旨在从遵循预定义模式的结构化知识图中检索信息。与您在演示文稿中可能看到
How to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databases
作者提供的图片关于实现检索增强生成 (RAG)、语义搜索和推荐的分步教程本教程的随附代码在此处。我的上一篇博客文章是关于如何在企业级一起实现知识图谱 (KG) 和大型语言模型 (LLM)。在那篇文章中，我介绍了 KG 和 LLM 目前交互的两种方式：LLM 作为构建 KG 的工具；以及 KG 作为 LLM 或 GenAI 应用程序的输入。下图显示了集成的两个方面以及人们将它们一起使用的不同方式。作者提供的图片在这篇文章中，我将重点介绍 KG 和 LLM 一起使用的一种流行方式：使用知识图谱的 RAG，有时称为 Graph RAG、GraphRAG、GRAG 或 Semantic RAG。检索增
LangGraph — Intuitively and Exhaustively Explained
在约束内构建强大的 LLM 代理继续阅读 Towards Data Science »
IDJC’s ElectionGraph Launches Searchable Database, New Report Tracking ‘Inauthentic Influencers’
一个新的可搜索数据库允许公众检查发布提及美国总统候选人的社交媒体广告的团体，包括秘密协调的发布相同视频或信息的页面。这项工作是通过……
От хаоса к порядку: GraphRAG преображает работу ИИ с большими данными
图形和 RAG 算法的协调，用于复杂的文本分析。
Cutting Through API Complexity: A Guide to GraphQL
您是否曾经因为从 API 中获取数据而感到沮丧，最终却得到一堆您不需要的信息？进入 GraphQL，服务器端 API 领域的游戏规则改变者！这篇博文将带您了解 GraphQL，从其核心概念到实际开发步骤。什么是 GraphQL？想象一个 […]The post Cutting Through API Complexity: A Guide to GraphQL appeared first on Mantra Labs.
Эксплоиты для уязвимости Apache HugeGraph в свободном доступе
管理员登录后会提示，因此建议他们在登录和注销时提供密码。
GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting
我们介绍Graphcast，这是一种最先进的AI模型
GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting
我们介绍Graphcast，这是一种最先进的AI模型
GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting
我们推出了 GraphCast，这是一种最先进的 AI 模型，能够以前所未有的精度进行中期天气预报
GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting
我们介绍Graphcast，这是一种最先进的AI模型
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我们介绍Graphcast，这是一种最先进的AI模型
