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Vou criar um modelo de graphrag para extração profunda de dados
Jay Telgote
Sobre este Serviço
Tradução automática
O aplicativo Graph-RAG combina as capacidades de gráficos de conhecimento com técnicas de geração aumentada por recuperação (RAG) para oferecer um sistema avançado de recuperação e geração de informações. Ao aproveitar dados estruturados de gráficos de conhecimento junto com modelos generativos, esse aplicativo melhora a precisão e a relevância das respostas geradas para consultas complexas.
Recursos:
- Expansão de consultas:
- Refine e amplie consultas usando relacionamentos do gráfico.
- Visualização:
- Ferramentas interativas para explorar e visualizar o gráfico de conhecimento.
- Interface do usuário:
- Interface intuitiva para consultas e exibição de respostas.
- Analytics:
- Monitorar desempenho, uso e estatísticas de consultas.
Pacotes e Tecnologias:
- Bancos de dados de gráficos: Neo4j, Amazon Neptune
- Recuperação: Elasticsearch, Apache Solr
- Modelos generativos: Hugging Face Transformers
- Visualização: D3.js, Cytoscape.js
- Backend: Flask, Django
- Frontend: React, Angular
- Desempenho: Redis, Celery
Conheça mais sobre Jay Telgote
Jay Telgote
AI Specialist
- A partir deÍndia
- Membro desdejul. de 2022
Idiomas
Inglês, 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.
Feel Free to reach out!
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é GraphRAG e como ele é melhor que o RAG padrão?
O RAG padrão conecta pedaços de texto apenas por similaridade de vetor. O GraphRAG constrói um grafo de conhecimento estruturado dos seus dados, ligando entidades e conceitos. Isso permite que a IA responda a consultas complexas, de alto nível e globais em todo o seu conjunto de dados sem perder o contexto.
Quais bancos de dados e ferramentas você usa para GraphRAG?
Normalmente, uso o framework GraphRAG da Microsoft, LangChain ou LlamaIndex. Para a camada de banco de dados do grafo, trabalho com Neo4j, FalkorDB ou alternativas locais, combinadas com bancos de dados de vetor como Pinecone, Chroma ou Milvus, dependendo da sua arquitetura.
Posso conectar esse modelo GraphRAG a uma interface Custom GPT?
Sim. Usando o recurso "Ações Personalizadas" no construtor de GPT da OpenAI, podemos conectar sua interface Custom GPT diretamente à API do backend do GraphRAG. Assim, seu bot frontend terá acesso à arquitetura de grafo de conhecimento profundamente conectada.
Preciso hospedar um banco de dados de grafo como Neo4j?
Para pacotes básicos, podemos usar estruturas de grafo locais, leves e baseadas em arquivo. Para sistemas de produção padrão e premium, uma instância hospedada (como Neo4j AuraDB ou AWS Neptune) é altamente recomendada para escalabilidade, desempenho e estabilidade.
