Build GraphRAG applications using Amazon Bedrock Knowledge Bases
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基岩知识库中使用基于图的检索型生成（GraphRag）来构建智能应用程序。与传统矢量搜索（根据相似性分数检索文档）不同，知识图编码实体之间的关系，允许大型语言模型（LLMS）通过上下文感知的推理检索信息。
Agentic GraphRAG for Commercial Contracts
将法律信息构建为知识图，以使用langgraph代理提高答案的准确性The Post Agentic GraphRag用于商业合同的后图首先出现在数据科学上。
今天，亚马逊Web服务（AWS）宣布了亚马逊基岩知识库（GraphRag）的一般可用性，这是亚马逊基岩知识库中的能力，可增强Amazon Neptune Analytics中的图形数据，增强了检索效果的生成（RAG）。在这篇文章中，我们讨论了GraphRag的好处以及如何在Amazon Bedrock知识库中开始。
Improving Retrieval Augmented Generation accuracy with GraphRAG
AWS 合作伙伴 Lettria 证明，与仅使用向量的检索方法相比，将基于图形的结构集成到 RAG 工作流中可将答案准确率提高高达 35%。在这篇文章中，我们探讨了为什么 GraphRAG 比单独的向量 RAG 更全面、更易于解释，以及如何使用 AWS 服务和 Lettria 使用此方法。
Unbundling the Graph in GraphRAG
生成式 AI 实践中经常遇到的一个术语是检索增强生成 (RAG)。使用 RAG 的原因很明显：大型语言模型 (LLM) 实际上是语法引擎，它们倾向于通过从训练数据中编造答案来“产生幻觉”。这些随机的结果可能很有趣，尽管并非完全基于事实。RAG 提供了一种方法 [...]
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。
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
生成式人工智能 + 时间序列预测？人工智能代理工程师。代理架构？什么是 Arena Learning？AlphaFold3 可视化。GraphRAG + Neo4j。代理互联网。法学硕士的 Memory3。
视觉语言模型蓬勃发展。PaliGemma。Phi-3 Vision。Florence-2。LLaVA-NeXT。视频游戏中的 ML。潜在空间中的 PCA。MosaicML 代理框架。大规模 MoE。GraphRAG。低成本图像 SSL。
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。
