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GraphRAG實踐:使用知識圖譜提升LLM和RAG應用性能(簡體書)
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GraphRAG實踐:使用知識圖譜提升LLM和RAG應用性能(簡體書)

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商品簡介

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檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation,RAG) 系統能夠自動選擇領域特定的上下文供大語言模型(Large Language Model,LLM)使用,這大幅提升了LLM生成準確且內容真實的響應的能力。GraphRAG模式採用知識圖譜構建RAG的輸入,巧妙利用數據中的現有關係,生成內容豐富且相關性高的提示詞。
《GraphRAG實踐:使用知識圖譜提升LLM和RAG應用性能》一書詳細介紹了如何構建和部署生產級別的GraphRAG系統,如何從文本中提取結構化知識,以及如何融合基於向量與圖的檢索方法。另外,還涵蓋了構建向量相似性搜索檢索工具、開發Agentic RAG應用及評估性能與準確性等諸多內容的實踐案例。
核心內容:
•嵌入技術、向量相似性搜索與混合搜索
•將自然語言轉換為Cypher數據庫查詢語句
•微軟的GraphRAG管道
•Agentic RAG

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