Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?

Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés. Continue reading

GraphRAG – Naar een verbeterde retrieval dankzij knowledge graphs

RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation) hebben het mogelijk gemaakt voor grote taalmodellen (LLM’s) om te steunen op betrouwbare gegevens. Maar ze blijven onder andere beperkt in hun vermogen om hallucinaties te beheersen. Daar komt GraphRAG in beeld: door LLM’s te combineren met knowledge graph verbetert het de nauwkeurigheid, transparantie en redeneercapaciteit van de modellen. Continue reading

GraphRAG  – Vers une génération augmentée par les graphes de connaissances

Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont permis aux grands modèles de langage (LLM) de s’appuyer sur des données fiables. Mais ils restent limités, entre autres, dans leur capacité à contrôler les hallucinations. C’est là que GraphRAG entre en jeu : en combinant les LLM avec des graphes de connaissances, il améliore la précision, la transparence et la capacité de raisonnement des modèles.
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Smals KG Checklist: déterminer si un graphe de connaissances peut résoudre un problème concret

Part II of the Smals KG Checklist.

Cette contribution se situe dans une série d’articles sur les graphes de connaissances (les « knowledge graphs » en anglais). Nous vous présentons le Smals KG Checklist, un outil qui vous aide à déterminer si un graphe de connaissances serait utile, voire … Continue reading