บอกลาการสร้างข้อมูลที่ผิดพลาด

ข้อจำกัดของ Large Language Models ปัจจุบันอยู่ที่ข้อจำกัดของ vector databases ซึ่งถึงแม้จะมีความสามารถสูง แต่ก็มักจะนำไปสู่การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือ 'hallucinations' ได้บ่อยครั้ง

เพื่อแก้ไขปัญหานี้และเพิ่มความแม่นยำของ LLMs ในกรณีการใช้งานเฉพาะ RAG ได้ช่วยได้มาก แต่ยังคงมีข้อจำกัดจากการใช้ Vector DB

การปลดล็อกศักยภาพอย่างเต็มที่ต้องการบริบท ซึ่ง Knowledge Graphs ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนี้

แนะนำ Graph RAG

Standupcode นำเสนอวิธีการที่ปฏิวัติวงการ: GraphRAG โดยการรวมความเข้มข้นของบริบทจาก Knowledge Graphs เข้ากับพลังไดนามิกของ RAG tasks เรามอบบริบทที่ LLMs ต้องการในการตอบคำถามที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ผลลัพธ์? คำตอบที่แม่นยำ มีความเกี่ยวข้อง และให้ข้อมูลเชิงลึกที่จับจุดสำคัญของข้อมูลของคุณได้อย่างแท้จริง