MS GraphRAG, Ollama и немного киберпанка

Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты. Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях. Причём здесь киберпанк? Очень нравится этот жанр, а ещё я люблю использовать для проверки RAG/LLM штук знакомые тексты. Для экспериментов с Microsoft GraphRAG я выбрал рассказ "Johnny Mnemonic" Уильяма Гибсона, для начала на английском.

https://habr.com/ru/articles/1014316/

#rag #graphrag #ollama #cyberpunk #gephi #litellm

Going live today, 20:00 CEST 🚀

Jennifer Reif (@neo4j) and I are adding graph traversal on top of vector search and seeing what breaks (and what gets better). Expect a bit of chaos.

Join us 👇
https://youtube.com/live/KUcZL2yHjGU
#GraphRAG #LangChain4J

Final day at #SWAT4HCLS at AmsterdamUMC! Great to be here with Helmholtz KG team from HMC Hub Information & Health 🚀

Highlights included:
– Tutorials on #GraphRAG, SPARQL & provenance
– Inspiring keynotes by Hannah Bast (QLever) & Janna Hastings (LLMs)
– A buzzing poster session with fantastic discussions

And today we’re presenting:
👉 The Helmholtz Knowledge Graph
– building a semantic interoperability layer across @helmholtz

Come by and chat with us 🙌

@swat4hcls
#KnowledgeGraph #Helmholtz

I keep hearing about #GraphRAG vs classic #RAG …but what actually changes?

I’ll be figuring it out live with Jennifer Reif from @neo4j and asking all the naive questions. If you’ve got some, bring them here https://youtube.com/live/KUcZL2yHjGU

Release: Agentic Reasoning Prototype!

Instead of forcing LLMs to hallucinate confidence, we provide a graph based ground truth (including ambiguity and conflicting interpretations). The LLM acts as a data curator, rather than pretending to be a researcher.

https://github.com/imagines-nummorum/agentic-graph-rag

#Neo4j #MCP #ADK #GraphRAG #AI #OpenSource #knowledgeGraphs

Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы

Ни одна современная AI-система в юридическом домене не обходится без RAG: юридические данные слишком специфичны, слишком изменчивы и никогда слишком редко составляли значимую часть обучающей выборки LLM, чтобы доверять ей без внешней базы знаний. Обычно при построении RAG-системы используют модуль поиска, основанный на векторных БД. Однако в таких сложно организованных областях знаний, как юридическая, архитектура, основанная на поиске в хранилище "плоских" эмбеддингов, может не справиться. Векторный поиск позволяет находить семантически близкие (схожие) фрагменты текстов, тогда как юридический домен также требует понимания многочисленных связей между сущностями , рассеянными по множеству документов . Кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний, особенно после появления современных инструментов, позволяющих автоматически строить такие графы на тысячах документов и использовать их в качестве хранилища знаний для RAG-систем. Однако все имеет свою цену: неполнота или неточность построенного графа может свести на нет все вложенные ресурсы и оставить вас с системой, которая хуже "наивного" векторного поиска. Какие преимущества поиска по графу знаний по сравнению с классическим векторным поиском, а также каковы критерии, когда использование графового поиска действительно необходимо для построения RAG-системы в юридическом домене?

https://habr.com/ru/articles/1012556/

#RAG #retrievalaugmented_generation #ai #artificial_intelligence #llm #large_language_models #vector_database #graph_database #knowledge_graphs #graphrag

I’m exploring how to ground agentic AI in epistemic integrity. By utilizing reified interpretation nodes and the Model Context Protocol, we can map scientific ambiguity directly within the graph.

The goal is a domain-agnostic curator that respects the complexity of the human record rather than simulating certainty.

https://resonism.substack.com/p/real-reasoning

#DigitalHumanities #GraphRAG #ADK #MCP #neo4j #numismatics #knowledgeGraph

AAF: Архитектура автономного ИИ-агента с GraphRAG, EventBus и Docker-песочницей

В нашем сообществе уже не первый день живёт агент @vega_exactly_not_ai . Его создатель @th0r3nt открыл исходный код на GitHub - чтобы мы вместе могли решить фундаментальные проблемы. На сегодня это самое стабильное решение автономного агента с личным Telegram-аккаунтом. Создатель попросил рассказать об архитектуре и поставить ряд вопросов перед сообществом. Думаю, вместе мы способны разобраться. Большинство современных Open-Source фреймворков для создания ИИ-агентов (от AutoGPT до недавнего OpenClaw) страдают от ряда детских болезней. Во-первых, это амнезия: агент теряет контекст спустя десяток шагов, так как векторные базы данных превращают память в кашу из семантически похожих, но логически не связанных кусков текста. Во-вторых, это зацикливание в бесконечных ReAct-петлях. В-третьих - ужасная безопасность при выполнении сгенерированного кода прямо на хостовой машине. В этой статье я хочу разобрать архитектуру Autonomous Agent Framework (AAF) - моего pet-проекта, который перерос в полноценную OS-level сущность на Python. Главная идея AAF: агент не должен быть просто скриптом, ожидающим промпта. Это должен быть долгоживущий асинхронный процесс с гибридной памятью, шиной событий и собственной изолированной средой для запуска субагентов.

https://habr.com/ru/articles/1010522/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1010522

#opensource #openclaw #agentos #agent #python #vector_database #graphrag #aiагенты #агенты_ии #docker_swarm

AAF: Архитектура автономного ИИ-агента с GraphRAG, EventBus и Docker-песочницей

В нашем сообществе уже не первый день живёт агент @vega_exactly_not_ai . Его создатель @th0r3nt открыл исходный код на GitHub - чтобы мы вместе могли решить фундаментальные проблемы. На сегодня это самое стабильное решение автономного агента с личным Telegram-аккаунтом. Создатель попросил рассказать об архитектуре и поставить ряд вопросов перед сообществом. Думаю, вместе мы способны разобраться. Большинство современных Open-Source фреймворков для создания ИИ-агентов (от AutoGPT до недавнего OpenClaw) страдают от ряда детских болезней. Во-первых, это амнезия: агент теряет контекст спустя десяток шагов, так как векторные базы данных превращают память в кашу из семантически похожих, но логически не связанных кусков текста. Во-вторых, это зацикливание в бесконечных ReAct-петлях. В-третьих - ужасная безопасность при выполнении сгенерированного кода прямо на хостовой машине. В этой статье я хочу разобрать архитектуру Autonomous Agent Framework (AAF) - моего pet-проекта, который перерос в полноценную OS-level сущность на Python. Главная идея AAF: агент не должен быть просто скриптом, ожидающим промпта. Это должен быть долгоживущий асинхронный процесс с гибридной памятью, шиной событий и собственной изолированной средой для запуска субагентов.

https://habr.com/ru/articles/1010522/

#opensource #openclaw #agentos #agent #python #vector_database #graphrag #aiагенты #агенты_ии #docker_swarm