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 п
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 п
- -17%
Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний
Купили 4 человека
Описание и характеристики
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.
5 причин купить эту книгу:
- 1. Переход от простого RAG к реально точному и объяснимому ИИ.
- 2. Полный производственный пайплайн GraphRAG своими руками.
- 3. Практика важнее теории — десятки рабочих примеров.
- 4. Авторитетные авторы и одобрение от лидеров индустрии.
- 5. Будьте впереди рынка в 2026 году.
- Тип обложки Мягкий переплёт
- Объем 192
- Вес 308
- Год издания 2026
- Издательство Питер
- Серия Библиотека программиста м
- Автор Томаж Братанич, Оскар Хане
- Переводчик Е. Бартов
- Размер 0.9x16.5x23.3
- ID товара 3155244
- ISBN 978-5-4461-4502-7
- Возрастное ограничение 16+