GraphRAG entwickelt sich zum Gamechanger für den KI-Einsatz
Der Nutzungsbereich großer Sprachmodelle (LLM) und Basismodelle (Functional Models) wird durch den Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) erheblich erweitert. Graph-Datenbanken können mit ihrer spezifischen Technologie GraphRAG die Genauigkeit erheblich steigern. Bigdata-insider.de sprach mit Michael Hunger, Head of Product Innovation & Developer Product Strategy beim Graph-Datenbankanbieter Neo4j.
Keywords: GraphRAG • Large Language Models • Thought Leadership