GraphRAGの仕組みまるわかり
Amazon BedrockとOpenSearch Serviceでなんでも答えられる社内RAGを作成する!!
大規模向けRAG/GraphRAGパイプラインを構築できる「TrustGraph」を試す
GitHubレポジトリ TrustGraph データサイロを信頼できるAIで接続する TrustGraphとは？ TrustGraphは、分断されたデータを繋ぐための信頼性の高いAIエージェントを迅速に導入するためのツール、サービス、グラフストア、VectorDBを提供します。主な特徴： 一括ドキュメントインジェスト 自動ナレッジグラフ構築 自動ベクトル化 モデル非依存のLLM統合 ナレッジグラフとVectorDBを組み合わせたRAG（再構成情報検索） エンタープライズ級の信頼性、スケーラビリティ、モジュール性 OllamaやLlamafileによるローカルLLMデプロイでデータプライバシーに対応 機密データを一括で取り込み、一般的なLLMを知識専門家に変えるリユーザブルなナレッジコアを構築します。監視ダッシュボードではLLMのレイテンシ、リソース管理、トークンスループットをリアルタイムで
RAG vs GraphRAG の比較
GMOグローバルサイン・ホールディングスCTO室の@zulfazlihussinです。 私はhakaru.aiの開発チームにてAI開発を担当しております。今回は、GraphRAGを実際に実装し、従来のRAGのテキスト生成結果を比較してみたいと思います。 GraphRAG 最近ではGraphRAG［1］が注目されており、グラフ理論を応用した新しいRAG（Retrieval Augmented Generation）の一種として話題になりました。RAGは、情報検索と生成を組み合わせる手法で、関連情報を取得し、それをもとに新たなテキストを生成します。このプロセスをグラフ構造でモデル化するのはGraphRAGです。 GraphRAGではグラフのノード（点）とエッジ（線）を用いて情報の関連性を表現し、その構造を活用してより正確な情報の生成ができるようになります。RAGのプロセスをグラフ構造でモデル化
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https://neo4j.com/blog/developer/graphrag-agent-neo4j-milvus/
Reference: GraphRAG | Graph-based RAG | RAG | Mastra Docs
Vectors and Graphs: Better Together | Pinecone
