Ottimizzerò i sistemi enterprise rag con advanced graphrag e neo4j

Le architetture naive di vector-search RAG falliscono nel cross-referencing di più documenti, tabelle relazionali e aggregazione semantica globale. Quando i frammenti di informazione vengono recuperati senza un contesto strutturale, gli LLM generano allucinazioni o output frammentati.

Ricostruisco pipeline di retrieval difettose implementando indicizzazione gerarchica avanzata, meccanismi di ricerca ibridi e mappatura esplicita del knowledge graph (GraphRAG) tramite Neo4j.

Focus sull'ingegneria

• Estrazione del Knowledge Graph: Utilizzo di modelli per estrarre e mappare dati aziendali non strutturati in grafi di entità-relazioni deterministici all’interno di Neo4j per il routing di query multi-hop.
• Chunking con preservazione del contesto: Strutturare i contenuti con relazioni tra token parent e child per mantenere la continuità semantica originale prima della generazione di embedding.
• Retrieval ibrido & reranking: Interconnessione di layer di parole chiave sparse (BM25) con layer di vettori densi, ottimizzati tramite reranker Cohere/BGE per una densità di contesto precisa.
• Parsing di documenti multi-modali: Costruzione di middleware personalizzato per estrarre, strutturare e vettorializzare dati incorporati in schemi PDF complessi e tabelle finanziarie.