Основы GraphRAG

Система генерации ответа, дополненная результатами поиска (Retrieval Augmented Generation, RAG) автоматически выбирает и предоставляет контекст, характерный для конкретной предметной области, что значительно улучшает способность LLM генерировать точные ответы без искажений. Подход GraphRAG основывается на использовании графа знаний для структурирования входных данных и существующих в них связей, чтобы получить содержательные и релевантные промпты.

 Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.

 

Переход от простого RAG к реально точному и объяснимому ИИ.

Полный производственный пайплайн GraphRAG своими руками.

Практика важнее теории — десятки рабочих примеров.

Авторитетные авторы и одобрение от лидеров индустрии.

Будьте впереди рынка в 2026 году.

 

Братанич Томаж

 

Томаж Братанич, автор книги Graph Algorithms for Data Science (Manning) и участник проектов LangChain и LlamaIndex, обладает большим опытом работы с графами, машинным обучением и генеративным ИИ. Хане Оскар Оскар Хане возглавляет команду разработчиков генеративного ИИ в Neo4j.