Воркшоп: Новые подходы к RAG и графам знаний

Корректность и достоверность ответов — ключевой фактор при работе с ИИ, особенно если речь идёт о личных или корпоративных данных. Retrieval-Augmented Generation (RAG) помогает решать эту задачу, но его возможностей бывает недостаточно. На воркшопе разберём, как расширить память ИИ-ассистента с помощью графов знаний и повысить точность его ответов. На воркшопе мы разобрали: • Зачем нужны графы знаний и чем они отличаются от классического RAG • Преимущества и ограничения графовых баз по сравнению с векторными • Совмещение графов знаний и RAG на практике • Интеграция графа знаний в пайплайн с n8n • Возможно ли достичь 100% точности LLM? 🧠 Кому будет интересно: Разработчикам ассистентов, создателям «второго мозга», авторам внутренних систем для работы с документацией, а также энтузиастам RAG и графовых баз. 📅 Будьте в Курсе: Все анонсы и расписания мероприятий доступны на