Улучшаем RAG с помощью графов знаний Автоматизация через GraphRAG и API OpenAI

В этом видео рассматривается применение API OpenAI для автоматической генерации комплексных Графов Знаний (Knowledge Graphs) из текстовых документов. Представлен процесс, который позволяет расширить возможности систем RAG (Retrieval-Augmented Generation), предлагая альтернативу традиционным векторным подходам. 00:00:00 - Вступление (OpenAI Academy, GPTechday) 00:02:57 - Представление докладчика и начало доклада (Джанни Кривелло) 00:05:08 - Основы Графов Знаний (Определение, Представление, Cypher) 00:12:29 - Автоматизация GraphRAG с помощью LLM (Подход и Преимущества) 00:14:56 - Демо: Сравнение GraphRAG и Векторного поиска 00:21:22 - Построение системы GraphRAG (Пошаговое руководство) 00:26:51 - Сессия Вопросов и Ответов (Q&A) - Начало 00:27:51 - Q&A: Сравнение GraphRAG и Векторного поиска 00:30:32 - Q&A: Сложности построения конвейеров KG 00:35:12 - Q&A: Инструменты, гибридные подходы, LLM для онтологий 00:39:47 - Q&A: Временные данные, SQL, улучшение генерации Cypher 00:44:07 - Q&A: Скорость, ресурсы для старта, большие графы 00:48:26 - Q&A: MLOps, перспективы, мультимодальность 00:51:35 - Заключение и Анонсы Основные темы: Автоматизация построения Графов Знаний на основе текста. Роль Графов Знаний в создании контекстуальных связей между данными. Применение этих связей для повышения точности и релевантности ответов, генерируемых ИИ. Методы извлечения более глубоких инсайтов из данных с помощью графовых структур. Целевая аудитория: Материал предназначен для разработчиков и специалистов в области искусственного интеллекта, которые заинтересованы в совершенствовании методов обработки документов и применении передовых ИИ-технологий.