Graph RAG: улучшение RAG с помощью графов знаний

Prompt Engineering. Сфокусированный разбор GraphRAG от Microsoft — извлечение сущностей, суммаризация сообществ, суммаризация с фокусом на запрос — развёрнутый на локальной машине, с заметками по стоимости. Смотрите его именно под раздел про графовый RAG в статье; обсуждение стоимости — та часть, которую большинство материалов пропускают.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

13 мин

RAG, fine-tuning или промпт-инжиниринг: оптимизация ИИ-моделей

Вы выберете между промпт-инжинирингом, RAG, дообучением или их комбинацией, исходя из реального режима отказа.

ПродвинутыйИИ для бизнеса

157 мин

Fine-tuning LLM-моделей — курс по генеративному ИИ

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ

15 мин

Как мы создаём эффективных агентов: Barry Zhang, Anthropic

Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.

ПродвинутыйАвтоматизация