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Creerò un modello graphrag per l'estrazione profonda dei dati
Jay Telgote
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
L'applicazione Graph-RAG combina le capacità dei knowledge graph con le tecniche di retrieval-augmented generation (RAG) per offrire un sistema avanzato di recupero e generazione di informazioni. Sfruttando dati strutturati dai knowledge graph insieme a modelli generativi, questa applicazione migliora la precisione e la rilevanza delle risposte generate per query complesse.
Caratteristiche:
- Espansione delle query:
- Perfeziona ed espandi le query usando le relazioni del graph.
- Visualizzazione:
- Strumenti interattivi per esplorare e visualizzare il knowledge graph.
- Interfaccia utente:
- Interfaccia intuitiva per le query e la visualizzazione delle risposte.
- Analisi:
- Monitorare le prestazioni, l'uso e le statistiche delle query.
Pacchetti e tecnologie:
- Database a grafo: Neo4j, Amazon Neptune
- Recupero: Elasticsearch, Apache Solr
- Modelli generativi: Hugging Face Transformers
- Visualizzazione: D3.js, Cytoscape.js
- Backend: Flask, Django
- Frontend: React, Angular
- Prestazioni: Redis, Celery
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Jay Telgote
AI Specialist
- DaIndia
- Membro dalug 2022
Lingue
Inglese, Hindi
AI/ML Specialist, specializing in advanced AI solutions, focusing on retrieval augmented generation (RAG) and natural language processing (NLP).
Proficient in building and training AI models, fine-tuning large language models, and developing predictive models.
Core skills include Python, Elasticsearch, Neo4j, and Langchain, applied to create innovative data-driven applications that drive impactful results.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è GraphRAG e in cosa è migliore rispetto al RAG standard?
Il RAG standard collega solo i pezzi di testo tramite similarità vettoriale. GraphRAG costruisce un grafo di conoscenza strutturato dei tuoi dati, collegando entità e concetti. Questo permette all'AI di rispondere a query complesse, di alto livello e globali su tutto il dataset senza perdere il contesto.
Quali database e strumenti usi per GraphRAG?
Di solito utilizzo il framework GraphRAG di Microsoft, LangChain o LlamaIndex. Per lo strato di database a grafo, lavoro con Neo4j, FalkorDB o alternative locali, combinandoli con database vettoriali come Pinecone, Chroma o Milvus, a seconda della tua architettura.
Posso collegare questo modello GraphRAG a un'interfaccia Custom GPT?
Sì. Usando la funzione "Custom Actions" nel builder GPT di OpenAI, possiamo collegare direttamente la tua interfaccia Custom GPT all'API backend di GraphRAG. Questo permette al tuo bot frontend di accedere all'architettura del grafo di conoscenza profondamente connessa.
Devo ospitare un database a grafo come Neo4j?
Per i pacchetti Basic, possiamo usare strutture di grafo leggere e locali basate su file. Per sistemi di livello Standard e Premium, è altamente consigliato usare un'istanza ospitata (come Neo4j AuraDB o AWS Neptune) per scalabilità, prestazioni e stabilità.
