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Crearé un modelo de graphrag para extracción profunda de datos
Jay Telgote
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La aplicación Graph-RAG combina las capacidades de los gráficos de conocimiento con técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) para ofrecer un sistema avanzado de recuperación y generación de información. Al aprovechar datos estructurados de gráficos de conocimiento junto con modelos generativos, esta aplicación mejora la precisión y relevancia de las respuestas generadas para consultas complejas.
Características:
- Expansión de consultas:
- Refina y amplía las consultas usando relaciones del gráfico.
- Visualización:
- Herramientas interactivas para explorar y visualizar el gráfico de conocimiento.
- Interfaz de usuario:
- Interfaz intuitiva para realizar consultas y mostrar respuestas.
- Analíticas:
- Monitorea el rendimiento, uso y estadísticas de consultas.
Paquetes y tecnologías:
- Bases de datos de gráficos: Neo4j, Amazon Neptune
- Recuperación: Elasticsearch, Apache Solr
- Modelos generativos: Hugging Face Transformers
- Visualización: D3.js, Cytoscape.js
- Backend: Flask, Django
- Frontend: React, Angular
- Rendimiento: Redis, Celery
Conoce a Jay Telgote
Jay Telgote
AI Specialist
- DeIndia
- Miembro desdejul 2022
Idiomas
Inglés, Hindi
AI/ML Specialist, specializing in advanced AI solutions, focusing on retrieval augmented generation (RAG) and natural language processing (NLP).
Proficient in building and training AI models, fine-tuning large language models, and developing predictive models.
Core skills include Python, Elasticsearch, Neo4j, and Langchain, applied to create innovative data-driven applications that drive impactful results.
Feel Free to reach out!
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es GraphRAG y en qué es mejor que el RAG estándar?
El RAG estándar solo conecta fragmentos de texto por similitud vectorial. GraphRAG construye un grafo de conocimiento estructurado de tus datos, vinculando entidades y conceptos. Esto permite que la IA responda consultas complejas, de alto nivel y globales en todo tu conjunto de datos sin perder contexto.
¿Qué bases de datos y herramientas utilizas para GraphRAG?
Normalmente, construyo usando el framework GraphRAG de Microsoft, LangChain o LlamaIndex. Para la capa de base de datos de grafos, trabajo con Neo4j, FalkorDB o alternativas locales, combinadas con bases de datos vectoriales como Pinecone, Chroma o Milvus, dependiendo de tu arquitectura.
¿Puedo conectar este modelo GraphRAG a una interfaz personalizada de GPT?
Sí. Usando la función "Custom Actions" en el creador de GPT de OpenAI, podemos conectar tu interfaz personalizada de GPT directamente a la API del backend de GraphRAG. Esto le da a tu bot frontend acceso a la arquitectura del grafo de conocimiento profundamente conectado.
¿Necesito alojar una base de datos de grafos como Neo4j?
Para paquetes básicos, podemos usar estructuras de grafos ligeras y basadas en archivos en local. Para sistemas de producción de nivel estándar y premium, se recomienda mucho una instancia alojada (como Neo4j AuraDB o AWS Neptune) para escalabilidad, rendimiento y estabilidad.
