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Large Language Models (LLMs) sind leistungsfähig, doch oft fehlt ihnen spezifischer Kontext und Nachvollziehbarkeit. Retrieval Augmented Generation (RAG) erweitert LLMs um externe Datenquellen – doch stößt an Grenzen. GraphRAG kombiniert RAG mit Knowledge-Graphen für präzisere, erklärbare Antworten. (Bild: Neo4j)
GraphRAG

Mit Graphdatenbanken die KI optimieren

Um mit Generativer KI etwas wirklich Nützliches zu tun, kann man sich nicht allein auf autoregressive LLMs verlassen. Retrieval Augmented Generation (RAG) entwickelt sich zu einem wichtigen Ansatz, um die Qualität generativer KI zu verbessern. Die Kombination mit Knowledge-Graphen (GraphRAG) liefert dafür das nötige kontextuelle Grounding.

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