🌎 Essential GraphRAG: Knowledge Graph-Enhanced RAG (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать ограничения векторного поиска и случаи, где он не собирает связный контекст;
🔵 извлекать сущности и связи из неструктурированного текста с помощью LLM;
🔵 строить граф знаний и работать с ним через Neo4j и Cypher;
🔵 комбинировать векторный поиск с обходом графа при извлечении контекста;
🔵 отвечать на вопросы, требующие связи фактов из разных документов;
🔵 оценивать качество ответов и стоимость построения графа.

"Essential GraphRAG" — про добавление структуры к RAG: вместо набора похожих фрагментов модель получает связанные факты. Рассчитана на разработчиков и дата-инженеров, уже строивших векторный RAG и упирающихся в вопросы, требующие агрегации. Отдельно разбирается, когда затраты на построение графа не окупаются и достаточно обычного поиска.

🗄 Скачать курс

Backender