Introducing RAG 2.0: Agentic RAG + Knowledge Graphs (FREE Template)

Cole Medin. Рабочая сборка агентного RAG в связке с графом знаний, где агент сам решает, когда выполнять векторный поиск, когда обращаться к Neo4j, а когда и то, и другое. Это самая чистая на YouTube демонстрация описанного в статье паттерна «агент как планировщик извлечения», причём в коде, который можно действительно скачать и запустить.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

18 мин

AWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)

Увидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.

УверенныйАвтоматизация

4 мин

Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings

Понять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.

УверенныйИИ для бизнеса

17 мин

Conductor CEO Charlie Holtz Walks Us Through His AI Coding Setup

Настроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.

ЭкспертИИ для бизнеса