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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
सीखिए कि Graph RAG कैसे RAG ऐप्लिकेशंस की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ा सकता है! जानकारी को Neo4j डेटाबेस में नोड्स और एजेज़ के रूप में स्टोर करें, और अपने LLM को इसे क्वेरी करने की क्षमता दें ताकि वह एंटिटी और रिलेशनल जानकारी रिट्रीव करके सूचित उत्तर दे सके।
Text-to-Cypher ऐप्लिकेशंस कई परिस्थितियों में अच्छी तरह काम करते हैं, लेकिन हम उससे बेहतर कर सकते हैं! जानिए कि लेक्सिकल और डोमेन ग्राफ़ सहित अलग-अलग ग्राफ़ मॉडलों का उपयोग करके ग्राफ डेटाबेस कैसे बनाएँ। Neo4j वेक्टर इंडेक्स बनाइए ताकि आप दोनों दुनियाओं का सबसे अच्छा लाभ उठा सकें और ग्राफ तथा वेक्टर रिट्रीवल को एक साथ चला सकें!
हालाँकि Graph RAG ऐप्लिकेशंस आमतौर पर vector RAG से ज़्यादा भरोसेमंद होते हैं, वे पूरी तरह अचूक नहीं हैं। इस अध्याय में, आप अपने Graph RAG ऐप्लिकेशंस का मूल्यांकन करना, गलतीपूर्ण या डुप्लिकेट ग्राफ नोड्स पहचानना, और लॉन्ग-टर्म मेमोरी इंटीग्रेट करना सीखेंगे ताकि समय के साथ यूज़र प्रेफरेंसेज़ सीखी जा सकें।
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