GraphRAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ!

GraphRAG — улучшенный Retrieval-Augmented Generation на базе knowledge graph Это самое понятное объяснение граф раг! Обязательно присоединяйся в наше коммьюнити в тг AI RANEZ - https://t.me/+ExiaDZ5sN1k0NWEy
В этом подробном разборе я простым языком показываю, как работает GraphRAG: • почему в его ядре лежит knowledge graph и чем он отличается от одной лишь векторной базы; • как шаг-за-шагом создаётся граф знаний — от выделения сущностей до связей между ними; • как происходит поиск по графу и формируется расширенный семантический контекст для LLM; • почему многочисленные исследования подтверждают более высокую точность GraphRAG по сравнению с классическим RAG. Мы разберём: — логику соединения узлов и рёбер, позволяющую системе «понимать» связи внутри данных; — механизм, который превращает исходный запрос в релевантный подграф и возвращает точный ответ; — ключевую причину, по которой knowledge graph усиливает семантический поиск и снижает риск ошибок. На создание этого ролика ушёл титанический труд — он собрал всю необходимую теорию и практику в одном месте, чтобы даже без глубокого технического бэкграунда вы легко поняли суть GraphRAG и смогли использовать его идеи у себя.