Artwork

Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.
Player FM - Aplicativo de podcast
Fique off-line com o app Player FM !

GraphRAG: Knowledge Graphs for AI Applications with Kirk Marple - #681

47:08
 
Compartilhar
 

Manage episode 413941726 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Today we're joined by Kirk Marple, CEO and founder of Graphlit, to explore the emerging paradigm of "GraphRAG," or Graph Retrieval Augmented Generation. In our conversation, Kirk digs into the GraphRAG architecture and how Graphlit uses it to offer a multi-stage workflow for ingesting, processing, retrieving, and generating content using LLMs (like GPT-4) and other Generative AI tech. He shares how the system performs entity extraction to build a knowledge graph and how graph, vector, and object storage are integrated in the system. We dive into how the system uses “prompt compilation” to improve the results it gets from Large Language Models during generation. We conclude by discussing several use cases the approach supports, as well as future agent-based applications it enables.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/681.

  continue reading

749 episódios

Artwork
iconCompartilhar
 
Manage episode 413941726 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Today we're joined by Kirk Marple, CEO and founder of Graphlit, to explore the emerging paradigm of "GraphRAG," or Graph Retrieval Augmented Generation. In our conversation, Kirk digs into the GraphRAG architecture and how Graphlit uses it to offer a multi-stage workflow for ingesting, processing, retrieving, and generating content using LLMs (like GPT-4) and other Generative AI tech. He shares how the system performs entity extraction to build a knowledge graph and how graph, vector, and object storage are integrated in the system. We dive into how the system uses “prompt compilation” to improve the results it gets from Large Language Models during generation. We conclude by discussing several use cases the approach supports, as well as future agent-based applications it enables.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/681.

  continue reading

749 episódios

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Bem vindo ao Player FM!

O Player FM procura na web por podcasts de alta qualidade para você curtir agora mesmo. É o melhor app de podcast e funciona no Android, iPhone e web. Inscreva-se para sincronizar as assinaturas entre os dispositivos.

 

Guia rápido de referências

Ouça este programa enquanto explora
Reproduzir