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.
Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний
Искусство и искусствоведениеВ книге показано, как создать и развернуть систему GraphRAG производственного уровня. Вы научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам.
$51.49
| Вес | 18.1 унция |
|---|---|
| Габариты | 21.59 × 14.48 × 2.54 дюйм |
| handling_time | 20 days |
| переплет | Мягкий переплет |
| ISBN | 978-5-4461-4502-7 |
| EAN | 9785446145027 |
| формат | 70×100/16 |
| Издательство | |
| Серия | |
| стандарт | 8 |
| Автор | |
| дата-получения | 23 марта 26 |
| количество-страниц | 192 |
| SKU | 12081870 |
| формат-ммсм | 170×240 |
| Иллюстраторы | |
| Год выпуска | |
| тираж | 700 |








Отзывы
Отзывов пока нет.