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.
Поиск по векторному сходству и гибридный поиск.
Граф знаний можно строить итеративно — начинать с неструктурированных данных и постепенно добавлять к ним структуру. Такой подход часто применяется при работе с большими объемами неструктурированных данных, которые нужно использовать для ответов на вопросы.
В этой главе мы разберем, как с помощью RAG получать ответы на вопросы, используя неструктурированные данные. Обсудим поиск по векторному сходству и гибридный поиск для нахождения релевантной информации, а также способы ее использования при генерировании ответов. В последующих главах рассмотрим методы улучшения ретривера (retriever) и генератора (generator) для получения более качественных результатов при наличии структурированных данных.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Введение.
О книге.
О коде.
Благодарности.
Об авторах.
Иллюстрация на обложке.
От издательства.
О научном редакторе русскоязычного издания.
Глава 1. Повышение точности больших языковых моделей.
Глава 2. Поиск по векторному сходству и гибридный поиск.
Глава 3. Улучшенные стратегии поиска по векторному сходству.
Глава 4. Генерирование запросов на Cypher из вопросов на естественном языке.
Глава 5. Агентная система RAG.
Глава 6. Построение графов знаний с помощью LLM.
Глава 7. Реализация GraphRAG от Microsoft.
Глава 8. Оценка RAG-приложений.
Приложение. Среда Neo4j.
Дополнительные ресурсы.
Купить .
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «Литрес», и потом ее скачать на сайте Литреса.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Дата публикации:
Хештеги: #учебник по программированию :: #программирование :: #Братанич :: #Хане
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Предыдущие статьи:
