Запись воркшопа: Новые подходы к RAG и графам знаний уже доступна!
Корректность и достоверность ответов — ключевой фактор при работе с ИИ, особенно если речь идёт о личных или корпоративных данных. Retrieval-Augmented Generation (RAG) помогает решать эту задачу, но его возможностей бывает недостаточно. На воркшопе разберём, как расширить память ИИ-ассистента с помощью графов знаний и повысить точность его ответов.
На воркшопе мы разобрали:
• Зачем нужны графы знаний и чем они отличаются от классического RAG
• Преимущества и ограничения графовых баз по сравнению с векторными
• Совмещение графов знаний и RAG на практике
• Интеграция графа знаний в пайплайн с n8n
• Возможно ли достичь 100% точности LLM?
🧠 Кому будет интересно:
Разработчикам ассистентов, создателям «второго мозга», авторам внутренних систем для работы с документацией, а также энтузиастам RAG и графовых баз.
