Essential GraphRAG

Autor Bratanic Tomaz

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

Dostupné u dodavatele
Doručení Ve středu 21. 1. předáme dopravci
Osobní odběr ZDARMA ( Vyberte prodejnu )

Do košíku

1 287 Kč s DPH
Jsme transparentní

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Co nám přinese nový rok, to ještě nevíme, ale rozhodli jsme se, že je třeba ho začít novým čtením! Desítky knížek jsme na e-shopu i v prodejnách zlevnili až o 80 %. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Animal Crossing: New Horizons Official Complete Guide

Future Press
0.0 z 5 hvězdiček
pevná vazba

1 485 Kč

Do košíku
Exam Ref AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals

Jim Cheshire
0.0 z 5 hvězdiček
měkká vazba

990 Kč

Do košíku
Code Dependent: Living in the Shadow of AI

Murgia Madhumita
0.0 z 5 hvězdiček
měkká vazba

473 Kč

Běžně 529 Kč
Do košíku

Předchozí Následující

Upgrade your RAG applications with the power of knowledge graphs.Retrieval Augmented Generation (RAG) is a great way to harness the power of generative AI for information not contained in a LLM''s training data and to avoid depending on LLM for factual information. However, RAG only works when you can quickly identify and supply the most relevant context to your LLM. Essential GraphRAG shows you how to use knowledge graphs to model your RAG data and deliver better performance, accuracy, traceability, and completeness.Inside Essential GraphRAG you''ll learn:

The benefits of using Knowledge Graphs in a RAG system How to implement a GraphRAG system from scratch The process of building a fully working production RAG system Constructing knowledge graphs using LLMs Evaluating performance of a RAG pipeline

Essential GraphRAG is a practical guide to empowering LLMs with RAG. You''ll learn to deliver vector similarity-based approaches to find relevant information, as well as work with semantic layers, and generate Cypher statements to retrieve data from a knowledge graph.