Создание Graph RAG: руководство для начинающих с использованием C#, Neo4j и Microsoft Foundry

Откройте для себя Graph RAG с C# и Neo4j. Создайте граф знаний для повышения точности ИИ и поиска глубоких связей. Вот что вы узнаете: 🔥 📌 Почему стандартный RAG испытывает трудности с обработкой сводок и сложных связей в больших файлах. 📌 Как использовать LLM для идентификации сущностей и связей для автоматического построения графа. 📌 Как объединить векторный поиск для «начальных узлов» (также известных как точки входа) с взвешенным обходом графа с использованием функции reduce. 📌 Реализация на C#: реальный пример с использованием Neo4j и Azure OpenAI SDK (для подключения к моделям, развернутым в Microsoft Foundry) для создания полного конвейера. 📌 Различные варианты Graph RAG, включая те, которые используют Azure AI Search для извлечения исходных данных с цитатами. 👉 Статья в блоге: https://deployedinazure.com/graph-rag... ----- 0:00 Введение 1:36 Быстрая демонстрация приложения 4:08 Классический RAG против Graph RAG 9:23 Как работает Graph RAG 19:12 Создание графов знаний с использованием LLM 33:55 Поиск по графу: векторный поиск + обход графа 44:54 Другие варианты Graph RAG 52:00 Резюме ----- Подписывайтесь на меня 👉 🌐 Блог: https://deployedinazure.com 💻 GitHub: https://github.com/deployed-in-azure/RAG 🔗 LinkedIn:   / deployed-in-azure