Agentic GraphRAG: логическое преимущество ИИ

Выступающий Стивен Чин из Neo4j обсуждает Agentic GraphRAG, передовую архитектуру искусственного интеллекта, предназначенную для повышения точности больших языковых моделей (LLM). Он объясняет, как LLM склонны к галлюцинациям и предвзятости, приводя к неточным бизнес-результатам, и предлагает графовые базы данных в качестве решения. Чин подчеркивает, что графы превосходны в предоставлении глубоких информационных источников и контекстного понимания, которые отсутствуют в автономных системах LLM. Он также представляет инструменты Neo4j, включая MCP (Memory, Capabilities, and Plans) и Cipher, которые позволяют агентам более эффективно взаимодействовать с графовыми базами данных для улучшения поиска и получения информации. Основная идея заключается в объединении векторного поиска с контекстом графа для получения более релевантных и менее галлюциногенных ответов, демонстрируя это на примере успешной реализации в компании CLA.