GraphRAG: The Definitive Guide
As powerful as large language models (LLMs) have become, they often fail to deliver accurate, explainable results due to their limited access to reliable data. GraphRAG is the next evolution of the foundational retrieval-augmented generation (RAG) architecture, combining the structured intelligen... Lue lisää
As powerful as large language models (LLMs) have become, they often fail to deliver accurate, explainable results due to their limited access to reliable data. GraphRAG is the next evolution of the foundational retrieval-augmented generation (RAG) architecture, combining the structured intelligen... Lue lisää
-
Tuotekuvaus
As powerful as large language models (LLMs) have become, they often fail to deliver accurate, explainable results due to their limited access to reliable data. GraphRAG is the next evolution of the foundational retrieval-augmented generation (RAG) architecture, combining the structured intelligence of knowledge graphs with the power of LLMs to deliver deeper, more trustworthy outputs. This book gives you the tools, skills, and confidence to make sense of this complex approach. Go beyond simple vector search to discover how graph-powered retrieval offers context-rich, explainable answers at scale. Written by industry leaders in knowledge graphs and generative AI, this concise and practical guide gives developers, AI engineers, and data scientists a complete introduction to GraphRAG, from core concepts to production-ready applications. Through real-world examples and proven best practices, you'll gain the skills to integrate GraphRAG into your AI stack and build smarter, more reliable systems. Learn how to model, build, and apply knowledge graphs to structured and unstructured dataImplement GraphRAG techniques to improve the accuracy and explainability of GenAI applicationsApply a broad set of retrieval patterns for agentic systems and advanced AI workflowsUnderstand business use cases and research innovations driving this technology forwardTurn GraphRAG concepts into scalable GenAI applications -
Tuotetiedot
- Kustantaja / Valmistaja O'Reilly Media
- ISBN 9798341630154
- Vuosi 2027
- Tuotekoodi 9798341630154
- Leveys (mm) 178
- Pituus (mm) 232
- Kieli Englanti
- Alanimike Patterns and Techniques for GenAI Knowledge Graph Retrieval
- Kirjoittajat Jesus Barrasa; Michael Hunger; Stephen Chin
- Sivumäärä 300
- Tuotelinja Kirjat
- Tuoteryhmä Ulk talous, yhteiskunta
- Tuotemuoto Pehmeäkantinen
- Ilmestymispäivä 31.01.2027
- Tuotepääryhmä Ulkomaiset tietokirjat
- Thema-luokitus Luonnollinen kieli ja konekääntäminen
- ALV 13,5%
Tämä tuote kuuluu tuoteryhmiin
Tuotearvostelut Suomalainen.comissa
Tutustu tuotearvostelujen käytäntöihin ja ehtoihin ennen kuin jätät arvostelun.
Suomalainen.com -verkkokaupassa on mahdollista jättää tuotearvosteluja siellä myynnissä olevista tuotteista. Tuotearvosteluja voivat jättää sekä tuotetta Suomalaisesta Kirjakaupasta ostaneet asiakkaat että muut sivuston käyttäjät. Arvostelijan nimimerkin jälkeinen teksti kertoo, onko kyseessä vahvistettu ostaja vai muu asiakas/sivuston käyttäjä.
-
Vahvistettu ostaja - Kyseinen arvostelu on jätetty käyttämällä tuotteen ostajalle lähetettyä sähköpostilinkkiä. Kyseessä on siis vahvistettu ostaja eli arvostelun jättänyt henkilö on ostanut todennetusti kyseisen tuotteen.
-
Vahvistettu suosittelija - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla. Arvostelijan sähköpostiosoite on vahvistettu, jotta on voitu varmistua siitä, että arvostelun on jättänyt oikea henkilö. Suomalainen.com ei kuitenkaan ole vahvistanut, että kyseinen henkilö on ostanut tuotteen.
- Ei tekstiä nimimerkin jälkeen - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla, mutta arvostelun jättäjän sähköpostiosoitetta ei ole vahvistettu.
Tuotearvostelussa pakollisia tietoja ovat tuotteen pistemäärä (tähdet), otsikko sekä arvosteluteksti. Jos jätät arvostelun sinulle lähetetyn sähköpostilinkin kautta, arvostelu julkaistaan käyttämällä etunimeäsi sekä sukunimen ensimmäistä kirjainta.
Jos jätät arvostelun sivustollamme, voit käyttää arvostelussa myös nimimerkkiä. Arvostelun jättämisen yhteydessä sinulta kysytään sähköpostiosoitetta, jonka avulla vahvistamme, että arvostelun on lähettänyt oikea henkilö, eikä esimerkiksi robotti. Tuotearvostelujen palveluntarjoajana toimii Yotpo. Katso Yotpon tietosuojaseloste.
Arvostelut julkaistaan tuotteen kohdalla automaattisesti ja ne tulevat esiin viiveellä. Suomalainen.com pidättää kuitenkin oikeuden poistaa kommentit, jotka sisältävät epäasiallista, herjaavaa tai halventavaa kieltä, vihapuhetta tai ovat muuten hyvän tavan vastaisia, tai joissa markkinoidaan muiden toimijoiden sivustoja tai tuotteita.
Jättämällä arvostelun annat Suomalaiselle Kirjakaupalle oikeuden käyttää kyseisiä arvosteluja omassa markkinoinnissaan (sekä painettu että digitaalinen) ilman erillistä korvausta. Arvosteluja käytetään myös analysointiin ja markkinoinnin kehittämiseen.
Tuotearvostelun jättäneiden kesken arvotaan säännöllisin väliajoin tuotepalkintoja. Tutustu arvonnan sääntöihin täällä.
Mikäli haluat poistaa jättämäsi tuotearvostelun verkkokaupastamme, pyyntö tästä tulee ohjata asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Tuotearvostelut eivät ole tarkoitettu asiakasreklamaatioiden tai tilauskyselyjen tekemiseen. Reklamaatiotapauksissa pyydämme ottamaan yhteyttä asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Jättämällä arvostelun suomalainen.com -verkkokauppaan hyväksyt yllämainitut käytännöt ja ehdot.
Lue lisää tuotearvosteluista.
