Graph RAG: как заставить компактную модель рассуждать многоходово

На Хабре разобрали преимущества graph RAG — извлечения знаний из графа связей, а не из плоского корпуса текстов. На примере показано, как даже небольшая языковая модель отвечает на вопросы, требующие нескольких логических шагов, если знания представлены графом. Это удешевляет качественные ответы без гигантских моделей.

Что это значит для бизнеса в России

Хорошая новость для тех, кто считает бюджет: не всегда нужна самая большая (и дорогая, зарубежная) модель. Правильно построенная база знаний позволяет компактной модели, работающей локально в контуре РФ, давать точные ответы — дешевле, быстрее и без вывоза данных за рубеж.

Именно так устроено ИИ-ядро Атласа: векторная и графовая память + локальные модели.

Источник: Habr. Пересказ подготовлен редакцией Атлас ИИ.