Neo4j

GraphMind：构建具备深度推理能力的全栈Agentic RAG架构 本文介绍一套可用于生产环境的完整架构，该架构利用GraphRAG流水线将复杂的非结构化数据转化为高准确度、可检索的知识。我们将阐述Chonkie如何通过语义切分保留上下文，Neo4j如何同时存储向量和图表示以实现双重检索，以及LiteLLM如何编排推理流程。同时，文章将解释系统如何通过…

LLM 已从根本上改变了我们与数据交互、自动化推理以及构建智能系统的方式。然而，尽管其生成式能力令人印象深刻，LLM 天生并不理解关系、结构或长期的事实一致性。这一缺陷在我们尝试将 LLM 用于企业级知识系统、多跳推理或决策关键型应用时尤为明显。 这正是图数据库与 RAG 结合之处，二者共同为 AI 系统形成一种新的架构范式——将符号推理与神经生成相融合。 …