【官方来源】neo4j版的graphRag：python包的使用案例
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【官方来源】看看neo4j官方如何使用大模型构建知识图谱和可视化交互
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类似微软的GraphRag，neo4j版的GraphRag代码开源，本地运行，包括使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强
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对接国内大模型，neo4j使用大模型构建知识图谱
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开源了，基于大模型、知识图谱、rag的李白项目，欢迎大家去github给个star
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支持本地Ollama模型，neo4j版的GraphRag代码开源，本地运行（使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强）
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如何使用大模型（LLM）构建知识图谱
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【官方来源】利用知识图谱、机器学习、大语言模型进行数据洞察和个性化推荐
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为什么无法提取实体和边，neo4j版的GraphRag代码开源，本地运行（使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强）
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优化提取实体和边，neo4j版的GraphRag代码开源，本地运行（使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强）
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如何快速部署和运行lightRag(轻量版的GraphRag), 并且进行知识图谱的可视化。
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如何可视化和编辑知识图谱（graphxr），基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
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如何构建图谱（neo4j），基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
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个人非常推荐的GraphRag相关的论文（附代码），不像Microsoft官方的graphRag那么复杂，这篇论文更偏向于阐述LLM和KG的结合范式的研究。
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如何使用知识图谱（knowledge graph）做大模型RAG增强
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基于知识图谱、大模型、RAG检索增强的传统文化研究项目
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【官方来源】neo4j：Introduction to RAG & Graphs（rag和知识图谱的介绍）
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【官方来源】图数据库neo4j和大模型LLM应用系列预告
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知识图谱和大语言模型结合，读论文，找思路。
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大模型rag技术如此之多，如何选择，多看看论文和实验
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如何对lightRag(轻量版的GraphRag)进行知识图谱的可视化
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本地运行模型（Ollama）接入，基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
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Microsoft微软的 GraphRag开源了，如何使用知识图谱（knowledge graph）做大模型RAG增强
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轻量版的GraphRag，pipline更简单，效果与微软的graphRag相媲美。知识图谱和大模型的结合
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【官方来源】neo4j使用大模型构建知识图谱的原理解析
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更加实用了，无需工具调用也可以保证获取实体和边（支持众多模型），neo4j版的GraphRag代码开源，本地运行（使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强）
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大模型和知识图谱rag结合，Think On Graph 2.0 解读（三）
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【官方来源】入门neo4j的GraphRag框架应用（知识图谱和大模型增强）
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【官方来源】可解释的知识图谱和rag（Explainable AI With Knowledge Graphs and RAG）
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vue+neo4j知识图谱中药大数据+推荐算法+neo4j知识图谱+可视化 java开发vue+springboot
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全面解析！LightRAG 和 GraphRAG，哪个速度更快，效果更好，部署更方便！从本地模型部署到源码解读
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关于RAG的一个技巧，你不妨试一试，说不定能提升效果。
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大模型真的需要rag检索增强生成吗？读前沿的研究找思路。
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核心代码讲解（一），基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
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GraphRag相关的论文(Think On Graph)继续详细解读（二）
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基于知识图谱、大模型、rag的李白项目, 新增agent工具调用（tool call）
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不一样的GraphRag，Think On Graph 源代码详解（二）
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核心代码讲解（二），基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
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大模型的检索增强生成RAG一定是最好的选择吗？以古文搜古文为例
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【GraphRAG入门教程】：如何使用GraphRAG？知识图谱+RAG保姆级教程手把手教会你！
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GraphRAG详细教程！15分钟手把手教你RAG，环境配置|本地部署流程|本地数据库导入|neo4j构建知识图谱的可视化详细教程