話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察

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uehaj 以下のように概念的に物事を理解していく、センスメイキングというプロセスが大切と。水平展開により関連する事象を発見すること共通のパターンを認識すること背景の文脈を理解するこ多角的な視点に気づく

2024/11/06 リンク

kiririmode GraphRAGを用いて実際にデータを取り込んだ際の解説

2024/11/03 リンク

Betty999 copilotに書かせた絵っぽい

あとで読む

2024/08/22 リンク

misshiki “GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。”

自然言語処理

2024/08/21 リンク

deep_one 「テキストユニット」が日本語解析には不適当に見える。要素解析をかませて切断個所を調節しないと。

2024/08/21 リンク

shibahead GraphRAGの記事で一番わかり易い。早速実装したが本当に簡単。あとはUIをどう作るか問題。

2024/08/21 リンク

kwhrtsk 今まで見たgraphragパッケージの説明の中で一番詳しい。課題については、おそらく特にグローバル検索では(主要な)ソースドキュメントを提示するのが難しいので、評価を自動化するのが大変そうというのが気になる。

2024/08/21 リンク

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話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察

初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織... 初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG（Retrieval Augmented Generation）技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ

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l__LINE__l2024/12/18
uehaj2024/11/06
kiririmode2024/11/03
ktykogm2024/11/01
replier2024/09/04
hush_in2024/08/26
nori-tech2024/08/24
shinyapple2024/08/23
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ddeeff2024/08/22
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diffserve2024/08/22
yug12242024/08/22
rodori2024/08/22
pukuman2024/08/22
yuiseki2024/08/22
trycycler2024/08/22
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