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Numéro d'article:
270315796
Advanced GraphRAG & Knowledge Agents: A Friendly, Illustrated Guide to Graph-Based Retrieval
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Détails du produit
- What comes after vector search?Your retrieval-augmented chatbot nails the easy questions and stumbles on the ones that matter — the multi-hop, connect-the-dots questions whose answers live in the links between your documents, not in any single passage.This friendly, richly illustrated guide is your map: from the limits of vector RAG to the graph-based architectures that fix them — and the knowledge agents built on top.The 6 architectures you'll master — in 8 hands-on modulesThe RAG Bottleneck — why flat vector search fails on multi-hop, scattered, and “global” questions, and how knowledge graphs restore the missing structure.Graph Construction — ontologies, entity & relation extraction, and community detection (Leiden, modularity).Microsoft GraphRAG — hierarchical community indexing with Local, Global, and DRIFT search.LightRAG — dual-level retrieval and cheap incremental updates for live, changing data.HippoRAG — brain-inspired long-term memory using Personalized PageRank for single-step multi-hop reasoning.LinearRAG — relation-free hierarchical graphs that scale linearly and skip costly LLM extraction.AGRAG & StructRAG — minimum-cost subgraphs (Steiner trees) and inference-time structuring with preference-trained routing.GraphRAG in Production — multi-tiered cloud architectures, self-healing agent workflows, and honest benchmarks.Who it's forSoftware engineers, data scientists, and AI practitioners ready to move beyond basic RAG and build retrieval systems that actually reason.Inside: 100+ color illustrations, plain-English “math intuition” boxes, runnable code, and a free companion video course on YouTube.
| Publisher | Independently published |
| Publication date | July 11, 2026 |
| Language | English |
| Print length | 239 pages |
| ISBN-13 | 979-8186759294 |
| Item Weight | 1.18 pounds (540 grams) |
| Dimensions | 7 x 0.54 x 10 inches (17.8 x 1.4 x 25.4 cm) |
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Generative AI Editorial Review
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