КОНЕЦ ВЕКТОРАМ? Графовые базы данных в N8N

🔥 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ: 📱 Бесплатный Telegram-канал — секреты AI-разработки, вайб-кодинг и проверенные инструменты, которые помогают создавать проекты в 5–10 раз быстрее обычного кодинга:
💡 Присоединяйтесь к закрытому AI-клубу, чтобы получать: • Готовые рабочие воркфлоу и автоматизации • Разборы AI-инструментов с практикой • Комьюнити для поиска партнеров и заказов • Еженедельные эфиры с участниками Ссылка на вход в клуб -
📸 Instagram:   / timur.yessenov   В этом видео объясняю, почему векторных баз данных часто недостаточно для точного поиска, и показываю альтернативу - графовые базы данных. Демонстрирую LightRAG как легкую альтернативу Microsoft GraphRAG, его интеграцию в N8N и различные режимы поиска по связанным сущностям. Таймкоды: 00:00 - Ограничения векторных баз данных для точного поиска 00:25 - Обзор графовых БД: GraphRAG vs LightRAG 01:02 - Проблемы Microsoft GraphRAG: медленно и дорого 01:37 - LightRAG: легкая альтернатива для графового поиска 01:59 - Принцип работы графовых БД: сущности и связи 02:20 - Проблема чанкования: потеря контекста между абзацами 02:54 - Извлечение сущностей и построение связей 04:19 - Двойной поиск: по графу + по векторам 05:00 - Примеры поисковых запросов по связям 05:42 - Обзор архитектуры LightRAG 06:00 - Демонстрация: развертывание LightRAG на сервере 07:15 - Интерфейс и визуализация графовых связей 08:20 - Режимы поиска LightRAG в действии 09:01 - Наивный режим: обычный векторный поиск 09:31 - Локальный режим: поиск по связанным сущностям 10:13 - Глобальный режим: высокоуровневые запросы 11:00 - Гибридный режим: комбинирование подходов 12:00 - Mix режим: граф + векторы одновременно 13:15 - Интеграция LightRAG в N8N как инструмент агента 14:01 - Сравнение результатов: обычный RAG vs LightRAG 15:00 - Настройка параметров поиска в API 16:00 - Загрузка документов: интерфейс и API 16:40 - Процесс обработки: извлечение сущностей и связей 17:00 - Визуализация обработки нескольких документов 18:18 - Практические рекомендации по использованию 19:00 - Настройка разных режимов для агентов Графовые базы данных решают проблемы обычного RAG: 🔗 Сохраняют связи между сущностями внутри документов 🎯 Обеспечивают контекстуальный поиск по отношениям ⚡ Предлагают разные режимы поиска под задачи 🌐 Объединяют знания из разных документов 🔍 Комбинируют графовый и векторный поиск 📊 Предоставляют визуализацию связей