Artwork

Контент предоставлен HackerNoon. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией HackerNoon или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Building a Hybrid RAG Agent with Neo4j Graphs and Milvus Vector Search

7:11
 
Поделиться
 

Manage episode 448572970 series 3570694
Контент предоставлен HackerNoon. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией HackerNoon или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/building-a-hybrid-rag-agent-with-neo4j-graphs-and-milvus-vector-search.
Build a Graph-RAG agent using Neo4j and Milvus to combine graph and vector search, delivering accurate, context-rich answers to complex queries.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #vector-search, #graph-rag, #hybrid-rag, #milvus, #langchain, #llm, #knowledge-graph, #good-company, and more.
This story was written by: @neo4j. Learn more about this writer by checking @neo4j's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This guide explores building a hybrid RAG agent using Neo4j and Milvus to leverage both graph and vector databases, enhancing response accuracy and relevance through combined search methods and self-correction mechanisms.

  continue reading

1060 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 448572970 series 3570694
Контент предоставлен HackerNoon. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией HackerNoon или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/building-a-hybrid-rag-agent-with-neo4j-graphs-and-milvus-vector-search.
Build a Graph-RAG agent using Neo4j and Milvus to combine graph and vector search, delivering accurate, context-rich answers to complex queries.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #vector-search, #graph-rag, #hybrid-rag, #milvus, #langchain, #llm, #knowledge-graph, #good-company, and more.
This story was written by: @neo4j. Learn more about this writer by checking @neo4j's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This guide explores building a hybrid RAG agent using Neo4j and Milvus to leverage both graph and vector databases, enhancing response accuracy and relevance through combined search methods and self-correction mechanisms.

  continue reading

1060 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство