同类推荐
-
-
网络服务器配置与管理
-
¥49.00
-
-
Stable Diffusion AIGC视觉教程
-
¥59.80
-
-
Python程序设计
-
¥59.00
-
-
Python程序设计
-
¥59.00
-
-
Python程序设计
-
¥59.00
-
-
开拍!人人都可做导演:Seedance 2.0实战指南…
-
¥69.90
-
-
vLLM与SGLang:大模型高效推理双引擎实战
-
¥99.00
-
-
vLLM与SGLang:大模型高效推理双引擎实战
-
¥99.00
-
-
vLLM与SGLang:大模型高效推理双引擎实战
-
¥99.00
-
-
数字孪生与工业仿真实践(赵凌燕)
-
¥69.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
GraphRAG实践:使用知识图谱提升LLM和RAG应用性能
|
| ISBN: | 9787302712824 |
定价: | ¥59.80 |
| 作者: | (美)托马兹·布拉塔尼奇(Toma? Bratani?),(美)奥斯卡·哈内(Oskar Hane)著 |
出版社: | 清华大学出版社 |
| 出版时间: | 2026年05月 |
开本: | 21cm |
| 页数: | 20,202页 |
中图法: | TP391 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
500
|
|
2026-08-18
|
图书简介 | | 本书介绍了如何构建和部署生产级别的GraphRAG系统,如何从文本中提取结构化知识,以及如何融合基于向量与图的检索方法。另外,还涵盖了构建向量相似性搜索检索工具、开发Agentic RAG应用及评估性能与准确性等诸多内容的实践案例。 |
|