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GraphRAG is a structured, hierarchical approach to Retrieval Augmented Generation (RAG), as opposed to naive semantic-search approaches using plain text snippets. The GraphRAG process involves extracting a knowledge graph out of raw text, building a community hierarchy, generating summaries for these communities, and then leveraging these structures when performing RAG-based tasks. It aims to improve LLM outputs using real-world information, particularly for reasoning about private datasets that the LLM has not been trained on. GraphRAG shows substantial improvements in answering complex questions by utilizing knowledge graphs and community summaries.
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GraphRAG 대안이 203가지 있습니다
기술 사용 통계 및 시장 점유율
이 데이터를 지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 직무 및 기타 조건으로 필터링하여 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
이 데이터를 위한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면, 그 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함에서 알림을 받게 됩니다.
기업들
데이터를 Excel 파일로 내보낼 수 있으며, 이를 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문