soumis par /u/ttsiodras
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Blog
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Écriture de l’assemblage du Z80 4 décennies plus tard 🙂
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Relier les points pour une IA précise
Chez HumanX, Ryan est rejoint par Philip Rathle, CTO chez Neo4j pour discuter de ce que le contexte des connaissances signifie pour les agents d’IA, comment des limitations telles que les données de formation obsolètes rendent l’approche des agents uniquement basée sur un modèle mal adaptée aux environnements d’entreprise, et comment Graph RAG relève la barre de la précision et réduit la pourriture du contexte en combinant des vecteurs avec un graphe de connaissances afin que les agents soient plus ciblés et connectés.
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Verbinden Sie die Punkte für eine präzise KI
Bei HumanX diskutiert Ryan gemeinsam mit Philip Rathle, CTO bei Neo4j, was Wissenskontext für KI-Agenten bedeutet, wie Einschränkungen wie veraltete Trainingsdaten dazu führen, dass der rein modellhafte Ansatz für Agenten nicht für Unternehmensumgebungen geeignet ist, und wie Graph RAG die Messlatte für Genauigkeit höher legt und Kontextfäule reduziert, indem Vektoren mit einem Wissensgraphen kombiniert werden, sodass Agenten zielgerichteter und vernetzter sind.
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Connecting the dots for accurate AI
At HumanX, Ryan is joined by Philip Rathle, CTO at Neo4j to discuss what knowledge context means for AI agents, how limitations like stale training data make the model-only approach to agents a bad fit for enterprise environments, and how Graph RAG raises the bar for accuracy and reduces context rot by combining vectors with a knowledge graph so agents are more targeted and connected.
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Connecting the dots for accurate AI
At HumanX, Ryan is joined by Philip Rathle, CTO at Neo4j to discuss what knowledge context means for AI agents, how limitations like stale training data make the model-only approach to agents a bad fit for enterprise environments, and how Graph RAG raises the bar for accuracy and reduces context rot by combining vectors with a knowledge graph so agents are more targeted and connected.
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Vous l’avez expédié rapidement. Mais l’avez-vous bien expédié ?
Pourquoi les équipes accélérées par l’IA continuent d’interrompre la production – et ce que celles qui ne le font pas font différemment