Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based RAG for Design Space Exploration

  • KnowledgeDB AI
  • 2025-01-30
  • 58
LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based RAG for Design Space Exploration
  • ok logo

Скачать LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based RAG for Design Space Exploration бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based RAG for Design Space Exploration или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based RAG for Design Space Exploration бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based RAG for Design Space Exploration

https://arxiv.org/abs/2411.05844








This
research paper introduces LEGO-GraphRAG, a modular framework for
improving Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems that use
knowledge graphs. The framework systematically categorizes existing RAG
techniques and facilitates the creation of new, more efficient and
effective RAG instances. The authors conduct empirical studies,
evaluating various configurations on large-scale real-world graphs, to
analyze the trade-offs between reasoning quality, runtime efficiency,
and resource costs. Their findings highlight the importance of
balancing these factors when designing GraphRAG systems and suggest a
promising strategy combining structure-based and semantic-augmented
methods. The paper concludes by identifying key areas for future
research in this field.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]