Как с помощью graph RAG добиться многоходовых рассуждений от LLM с 2B весов
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/1a5/b93/a96/1a5b93a9659f9895a735fa06f9804a49.png" /><p>Пару недель назад YouTube подкинул мне пятиминутный <a href="https://www.youtube.com/watch?v=svvlT-nX6N8" rel="noopener nofollow">ролик</a> с небольшого канала, где автор демонстрирует преимущества RAG на графах над обычным RAG поверх корпуса текстов.</p><p>Пример довольно простой. LLM должна ответить на вопрос: “Кто должен подписать возврат клиенту на 800 фунтов в марте?”. Ответ, естественно, содержится в предоставленных текстах, но для того, чтобы его добыть, нужно уметь в multi-hop reasoning, т.к. необходимая информация лежит в 3х разных местах:</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1079748/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1079748#habracut">Читать далее</a>