Nhập các loại tài liệu, đối tượng nghiệp vụ, tình huống câu hỏi hoặc các vấn đề RAG hiện tại của bạn. Kollab sẽ giúp bạn soạn thảo một schema đồ thị, ghi chú mô hình hóa Neo4j, luồng truy xuất LangChain, quy tắc bằng chứng và checklist đánh giá trước khi ra mắt.
Yêu cầu của bạn sẽ được mở dưới dạng một tác vụ Kollab.
Nhập các loại tài liệu, đối tượng nghiệp vụ, tình huống câu hỏi hoặc các vấn đề RAG hiện tại của bạn. Kollab sẽ giúp bạn soạn thảo một schema đồ thị, ghi chú mô hình hóa Neo4j, luồng truy xuất LangChain, quy tắc bằng chứng và checklist đánh giá trước khi ra mắt.
Nhập các loại tài liệu, đối tượng nghiệp vụ, tình huống câu hỏi hoặc các vấn đề RAG hiện tại của bạn. Kollab sẽ giúp bạn soạn thảo một schema đồ thị, ghi chú mô hình hóa Neo4j, luồng truy xuất LangChain, quy tắc bằng chứng và checklist đánh giá trước khi ra mắt.
Khi tìm kiếm vector gặp khó khăn với các câu hỏi nhiều bước, mối quan hệ hoặc chuỗi bằng chứng, một đồ thị tri thức có thể làm rõ các thực thể và liên kết, giúp việc kết hợp với sinh văn bản tăng cường truy xuất hoạt động đáng tin cậy hơn.
Dán tài liệu mẫu, trường dữ liệu, đối tượng nghiệp vụ hoặc câu hỏi thường gặp. Kollab sẽ sắp xếp các thực thể cốt lõi, loại mối quan hệ, thuộc tính, quy tắc làm sạch và prompt trích xuất bạn cần trước khi xây dựng đồ thị.
Nâng cấp RAG vector thuần túy thành một quy trình kết hợp đồ thị và vector: xác định thực thể trong câu hỏi, quyết định khi nào truy vấn Neo4j, soạn thảo tư duy Cypher, bổ sung khả năng thu hồi bằng vector và hợp nhất bằng chứng vào câu trả lời.
Đối với cơ sở tri thức doanh nghiệp và quy trình AI Agent, Kollab cũng phác thảo các cập nhật bộ nhớ đồ thị, quy tắc trích dẫn bằng chứng, xử lý xung đột và các mục đánh giá như độ chính xác, độ bao phủ, độ trễ và chi phí bảo trì.
Kollab chia nhỏ “chúng tôi cần Graph RAG” thành các bước triển khai rõ ràng: mô hình hóa, trích xuất, lập chỉ mục, truy xuất, tổng hợp câu trả lời và đánh giá.
Dán các loại tài liệu, đối tượng nghiệp vụ, nội dung mẫu, câu hỏi thường gặp hoặc các trường hợp RAG thất bại hiện tại.
Nhận các thực thể, mối quan hệ, thuộc tính, ràng buộc, prompt trích xuất và gợi ý mô hình hóa Neo4j.
Lên kế hoạch cách truy xuất đồ thị, tìm kiếm vector, xếp hạng lại, nén ngữ cảnh và tổng hợp câu trả lời hoạt động cùng nhau.
Tiếp tục sang các tác vụ phát triển, ví dụ đánh giá, rủi ro ra mắt và trách nhiệm của nhóm.
Dùng công cụ này trước khi nâng cấp cơ sở tri thức, xác nhận một bản mẫu thử nghiệm Neo4j, thiết kế bộ truy xuất LangChain hoặc thêm bộ nhớ dài hạn cho một AI Agent.
Vượt ra ngoài các đoạn tài liệu bằng cách mô hình hóa sản phẩm, chính sách, khách hàng, sự kiện và mối quan hệ.
Chuẩn bị ghi chú schema đồ thị, định hướng ví dụ Cypher và các tác vụ nạp dữ liệu trước khi bắt đầu phát triển.
Mô tả cách trích xuất thực thể, tra cứu đồ thị, tìm kiếm vector, xếp hạng lại và tổng hợp câu trả lời nên phối hợp với nhau.
Biến người dùng, dự án, sự kiện, quyết định và sự kiện thực tế thành bộ nhớ đồ thị có thể được cập nhật và kiểm tra.
RAG thông thường thường truy xuất các đoạn văn bản theo độ tương đồng. Graph RAG còn mô hình hóa thực thể và mối quan hệ để hệ thống có thể trả lời các câu hỏi nhiều bước, liên quan đến mối quan hệ và nhạy cảm với bằng chứng một cách rõ ràng hơn.
Không. Neo4j là một lựa chọn phổ biến, nhưng bạn có thể dùng kế hoạch này với các cơ sở dữ liệu đồ thị khác hoặc điều chỉnh các ghi chú schema cho phù hợp với hệ thống dữ liệu hiện có của bạn.
Có. Trang này được thiết kế để tạo ra luồng bộ truy xuất, cấu trúc prompt, logic tra cứu đồ thị và ghi chú đánh giá có thể định hướng cho một bản mẫu thử nghiệm LangChain.
Có. Bạn có thể tiếp tục kết quả thành một bản brief kiến trúc, checklist triển khai, phân rã công việc hoặc đề xuất kỹ thuật ngay trong Kollab.
Nhập cơ sở tri thức, đối tượng nghiệp vụ và mục tiêu câu hỏi của bạn để tạo schema đồ thị, luồng truy xuất, ghi chú lập kế hoạch Neo4j và LangChain, cùng checklist đánh giá trước khi ra mắt.
