I think #graphrag with LLMs is too expensive for private use. Especially for documents tasks with #ragflow.

The token output costs of Gemini are too high, and it's among the cheapest these days.

DeepSeek still has an edge here. But it doesn't perform well for English imho.

#RAGflow is a very interesting knowledge management engine for #GenAI workflows.

https://because-security.atlassian.net/wiki/spaces/LML/pages/621641933/RAGflow+local+MCP+server+to+connect+Claude+Desktop+to+your+expert+Knowledge+Base

Many use cases related to Context Engineering to provide the data to a LLM / tool to process it.

#DeepDoc, #GraphRAG with OCR models (Mistral or other models). Cutting-edge stuff.

Sadly, the #Anthropic API costs for output tokens are expensive, but Chat models from Google can fill this gap.

🎉 Thrilled to announce Roberto Navigli as Keynote Speaker at #RAGEKG 2025! 🎤 Full Professor at the Sapienza University of Rome, founder of Babelscape, and pioneer #GraphRAG research!

Nov 2-3 | Nara, Japan 🇯🇵
🔗 Details and CfP (open): https://2025.rage-kg.org

@iswc_conf @ragekg #AI #KnowledgeGraphs #LLM

Использование графов знаний при разработке RAG-систем

Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин, Роман Бабенко и Даниил Бутнев. Подготовили совместную статью по теме использования графов знаний при разработке RAG-систем. В рамках статьи рассказываем про основные проблемы традиционных RAG-систем, даем обзор основных открытых проектов графов знаний GraphRAG, показываем и даем краткое описание архитектуры таких систем, а также рассказываем про практическое использование графов знаний на примере трех областей - медицины, метрологии и стандартизации.

https://habr.com/ru/articles/908890/

#graphrag #LightRAG #RAG #ai #llm

Learn how Agentic #GraphRAG is revolutionizing contract analysis by combining #LLMs with knowledge graphs. Go beyond basic retrieval and unlock deep insights from legal documents in Tomaz Bratanic's article.

https://towardsdatascience.com/agentic-graphrag-for-commercial-contracts/

This week's #ITOps Query episode is out! In the eyes of #CNCF TAG #observability leader Matt Young, #GNNs, #knowledgegraphs and #GraphRAG will boost IT operations and create 3D views of apps and infrastructure. #AI #genai #o11y #aiobservability

https://www.techtarget.com/searchitoperations/podcast/A-visual-future-GraphRAG-and-AI-observability

Мама, у меня RAG: пути к улучшению, когда он «наивный»

В последние пару лет RAG (retrieval-augmented generation) стал одной из самых обсуждаемых технологий в области обработки текстов и поисковых систем. Его идея проста: объединить поиск (retrieval) и генерацию (generation), чтобы быстрее находить нужную информацию и создавать более точные тексты. Рост объёмов данных и информационного шума привёл к тому, что классические методы поиска и генерации уже не всегда справляются с новыми задачами. Например, большие языковые модели без доступа к актуальной информации могут искажать факты, а традиционные поисковики при запросах на естественном языке дают слишком общий результат. RAG решает эти проблемы, добавляя дополнительный "слой знаний" за счёт внешних баз данных, что особенно полезно для чат-ботов, систем вопрос-ответ, рекомендательных сервисов и многих других приложений. Целью данной статьи является погружение читателя в технологию RAG, а также ознакомление с основными критериями и методами его улучшения. В этой статье мы обсудим, как именно устроен RAG, как правильно оценивать его эффективность и какие существуют техники улучшения – от уже известных методов до совершенно новых решений.

https://habr.com/ru/articles/885770/

#graph_rag #RAG #retrival_augumented_generation #llmмодели #knowledge_graph #graphrag #semantic_search #genai #ии_и_машинное_обучение