#graphrag — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #graphrag, aggregated by home.social.
-
I'm very pleased to release our first work on "RAG and GraphRAG Experiments on MCPs: Perspectives for Historical Research." This work was conducted with historian Caroline Muller (Rennes2), who collaborates with the HN Lab on questions concerning the role of AI, gAI tools for historians.
https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/22/RAGaMCP-en/ #RAG #history #GraphRAG #Mistral #LLM #DH #MCP
-
I'm very pleased to release our first work on "RAG and GraphRAG Experiments on MCPs: Perspectives for Historical Research." This work was conducted with historian Caroline Muller (Rennes2), who collaborates with the HN Lab on questions concerning the role of AI, gAI tools for historians.
https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/22/RAGaMCP-en/ #RAG #history #GraphRAG #Mistral #LLM #DH #MCP
-
I'm very pleased to release our first work on "RAG and GraphRAG Experiments on MCPs: Perspectives for Historical Research." This work was conducted with historian Caroline Muller (Rennes2), who collaborates with the HN Lab on questions concerning the role of AI, gAI tools for historians.
https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/22/RAGaMCP-en/ #RAG #history #GraphRAG #Mistral #LLM #DH #MCP
-
I'm very pleased to release our first work on "RAG and GraphRAG Experiments on MCPs: Perspectives for Historical Research." This work was conducted with historian Caroline Muller (Rennes2), who collaborates with the HN Lab on questions concerning the role of AI, gAI tools for historians.
https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/22/RAGaMCP-en/ #RAG #history #GraphRAG #Mistral #LLM #DH #MCP
-
I'm very pleased to release our first work on "RAG and GraphRAG Experiments on MCPs: Perspectives for Historical Research." This work was conducted with historian Caroline Muller (Rennes2), who collaborates with the HN Lab on questions concerning the role of AI, gAI tools for historians.
https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/22/RAGaMCP-en/ #RAG #history #GraphRAG #Mistral #LLM #DH #MCP
-
Très heureux de sortir nos premiers travaux sur « Expérimentations RAG, GraphRAG sur MCP : perspectives pour la recherche en histoire ». Un travail mené avec l'historienne Caroline Muller qui travaille avec le HN Lab sur ces q° de la place des gestes de l'IA pour l'historien·ne https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/07/RAGaMCP/ #RAG #IA #Mistral #GraphRAG #SHS #DH #histoire
-
Très heureux de sortir nos premiers travaux sur « Expérimentations RAG, GraphRAG sur MCP : perspectives pour la recherche en histoire ». Un travail mené avec l'historienne Caroline Muller qui travaille avec le HN Lab sur ces q° de la place des gestes de l'IA pour l'historien·ne https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/07/RAGaMCP/ #RAG #IA #Mistral #GraphRAG #SHS #DH #histoire
-
Très heureux de sortir nos premiers travaux sur « Expérimentations RAG, GraphRAG sur MCP : perspectives pour la recherche en histoire ». Un travail mené avec l'historienne Caroline Muller qui travaille avec le HN Lab sur ces q° de la place des gestes de l'IA pour l'historien·ne https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/07/RAGaMCP/ #RAG #IA #Mistral #GraphRAG #SHS #DH #histoire
-
Très heureux de sortir nos premiers travaux sur « Expérimentations RAG, GraphRAG sur MCP : perspectives pour la recherche en histoire ». Un travail mené avec l'historienne Caroline Muller qui travaille avec le HN Lab sur ces q° de la place des gestes de l'IA pour l'historien·ne https://hnlab.huma-num.fr/blog/2026/05/07/RAGaMCP/ #RAG #IA #Mistral #GraphRAG #SHS #DH #histoire
-
SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям
SciGraph показывает, почему GraphRAG для научных статей — это не только про графы и LLM, но и про честные метрики. В статье — разбор системы, которая связывает PDF, авторов, методы и цитирования, а заодно показывает, как красивая архитектура ломается на реальных вопросах исследователя. Читать кейс
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1037114/
#GraphRAG #RAG #LLM #NLP #граф_знаний #научные_статьи #извлечение_знаний #цитирования #оценка_качества #F1метрика
-
SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям
SciGraph показывает, почему GraphRAG для научных статей — это не только про графы и LLM, но и про честные метрики. В статье — разбор системы, которая связывает PDF, авторов, методы и цитирования, а заодно показывает, как красивая архитектура ломается на реальных вопросах исследователя. Читать кейс
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1037114/
#GraphRAG #RAG #LLM #NLP #граф_знаний #научные_статьи #извлечение_знаний #цитирования #оценка_качества #F1метрика
-
SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям
SciGraph показывает, почему GraphRAG для научных статей — это не только про графы и LLM, но и про честные метрики. В статье — разбор системы, которая связывает PDF, авторов, методы и цитирования, а заодно показывает, как красивая архитектура ломается на реальных вопросах исследователя. Читать кейс
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1037114/
#GraphRAG #RAG #LLM #NLP #граф_знаний #научные_статьи #извлечение_знаний #цитирования #оценка_качества #F1метрика
-
SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям
SciGraph показывает, почему GraphRAG для научных статей — это не только про графы и LLM, но и про честные метрики. В статье — разбор системы, которая связывает PDF, авторов, методы и цитирования, а заодно показывает, как красивая архитектура ломается на реальных вопросах исследователя. Читать кейс
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1037114/
#GraphRAG #RAG #LLM #NLP #граф_знаний #научные_статьи #извлечение_знаний #цитирования #оценка_качества #F1метрика
-
RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных
Эта статья родилась из работы над
https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1036196/
#RAG #enterprise_AI #retrieval_augmented_generation #embeddings #GraphRAG #Agentic_RAG #BM25 #chunking #LLM #AlpinaGPT
-
RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных
Эта статья родилась из работы над
https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1036196/
#RAG #enterprise_AI #retrieval_augmented_generation #embeddings #GraphRAG #Agentic_RAG #BM25 #chunking #LLM #AlpinaGPT
-
RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных
Эта статья родилась из работы над
https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1036196/
#RAG #enterprise_AI #retrieval_augmented_generation #embeddings #GraphRAG #Agentic_RAG #BM25 #chunking #LLM #AlpinaGPT
-
RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных
Эта статья родилась из работы над
https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1036196/
#RAG #enterprise_AI #retrieval_augmented_generation #embeddings #GraphRAG #Agentic_RAG #BM25 #chunking #LLM #AlpinaGPT
-
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
https://habr.com/ru/articles/1029616/
#aiразработка #rag_ai #rag_pipeline #retrieval_augmented_generation #llm #llmмодели #vector_search #hybrid_search #graphrag #multimodal
-
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
https://habr.com/ru/articles/1029616/
#aiразработка #rag_ai #rag_pipeline #retrieval_augmented_generation #llm #llmмодели #vector_search #hybrid_search #graphrag #multimodal
-
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
https://habr.com/ru/articles/1029616/
#aiразработка #rag_ai #rag_pipeline #retrieval_augmented_generation #llm #llmмодели #vector_search #hybrid_search #graphrag #multimodal
-
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
https://habr.com/ru/articles/1029616/
#aiразработка #rag_ai #rag_pipeline #retrieval_augmented_generation #llm #llmмодели #vector_search #hybrid_search #graphrag #multimodal
-
Ваш RAG не умеет думать. А мой умеет
Привет, Хабр! Базовые RAG-системы уже научились неплохо справляться с прямыми вопросами по тексту. Но только если ответ лежит в одном конкретном абзаце, а вопрос сформулирован почти так же, как сам исходный документ. Попробуйте заставить систему связать факты из трёх разных источников или сделать банальный логический вывод. В большинстве случаев результат будет неутешительным. А уж про поиск скрытых связей я даже спрашивать боюсь. Сегодня рассмотрим open-source RAG-фреймворк HippoRAG 2 . В сфере RAG главным преимуществом данного фреймворка является качество ответов, потому что принципы его работы основаны на реальном человеческом мозге . Давайте разберёмся, откуда он взялся, как устроен изнутри и как его запустить.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1025812/
#rag #rag_ai #rag_pipeline #rag_система #HippoRAG #исскуство #ai #graphrag #ruvds_статьи
-
Ваш RAG не умеет думать. А мой умеет
Привет, Хабр! Базовые RAG-системы уже научились неплохо справляться с прямыми вопросами по тексту. Но только если ответ лежит в одном конкретном абзаце, а вопрос сформулирован почти так же, как сам исходный документ. Попробуйте заставить систему связать факты из трёх разных источников или сделать банальный логический вывод. В большинстве случаев результат будет неутешительным. А уж про поиск скрытых связей я даже спрашивать боюсь. Сегодня рассмотрим open-source RAG-фреймворк HippoRAG 2 . В сфере RAG главным преимуществом данного фреймворка является качество ответов, потому что принципы его работы основаны на реальном человеческом мозге . Давайте разберёмся, откуда он взялся, как устроен изнутри и как его запустить.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1025812/
#rag #rag_ai #rag_pipeline #rag_система #HippoRAG #исскуство #ai #graphrag #ruvds_статьи
-
Ваш RAG не умеет думать. А мой умеет
Привет, Хабр! Базовые RAG-системы уже научились неплохо справляться с прямыми вопросами по тексту. Но только если ответ лежит в одном конкретном абзаце, а вопрос сформулирован почти так же, как сам исходный документ. Попробуйте заставить систему связать факты из трёх разных источников или сделать банальный логический вывод. В большинстве случаев результат будет неутешительным. А уж про поиск скрытых связей я даже спрашивать боюсь. Сегодня рассмотрим open-source RAG-фреймворк HippoRAG 2 . В сфере RAG главным преимуществом данного фреймворка является качество ответов, потому что принципы его работы основаны на реальном человеческом мозге . Давайте разберёмся, откуда он взялся, как устроен изнутри и как его запустить.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1025812/
#rag #rag_ai #rag_pipeline #rag_система #HippoRAG #исскуство #ai #graphrag #ruvds_статьи
-
Ваш RAG не умеет думать. А мой умеет
Привет, Хабр! Базовые RAG-системы уже научились неплохо справляться с прямыми вопросами по тексту. Но только если ответ лежит в одном конкретном абзаце, а вопрос сформулирован почти так же, как сам исходный документ. Попробуйте заставить систему связать факты из трёх разных источников или сделать банальный логический вывод. В большинстве случаев результат будет неутешительным. А уж про поиск скрытых связей я даже спрашивать боюсь. Сегодня рассмотрим open-source RAG-фреймворк HippoRAG 2 . В сфере RAG главным преимуществом данного фреймворка является качество ответов, потому что принципы его работы основаны на реальном человеческом мозге . Давайте разберёмся, откуда он взялся, как устроен изнутри и как его запустить.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1025812/
#rag #rag_ai #rag_pipeline #rag_система #HippoRAG #исскуство #ai #graphrag #ruvds_статьи
-
Knowledge graphs are useful representations for knowledge bases, #pkm, #AImemory systems, #GraphRAG, intelligent tutoring systems, etc., and usually implemented in graph databases. LadybugDB, a fork of the discontinued Kuzu, is a lightweight embedded (like SQLite) graph database: https://github.com/LadybugDB/ladybug
Sample applications in development: https://github.com/inventivepotter/dotmd & https://github.com/tejzpr/Smriti-MCP
See also Grafeo: https://github.com/GrafeoDB/grafeo
#AIEd #AIEngineering #KnowledgeGraph #GraphDB #graphdatabase -
Knowledge graphs are useful representations for knowledge bases, #pkm, #AImemory systems, #GraphRAG, intelligent tutoring systems, etc., and usually implemented in graph databases. LadybugDB, a fork of the discontinued Kuzu, is a lightweight embedded (like SQLite) graph database: https://github.com/LadybugDB/ladybug
Sample applications in development: https://github.com/inventivepotter/dotmd & https://github.com/tejzpr/Smriti-MCP
See also Grafeo: https://github.com/GrafeoDB/grafeo
#AIEd #AIEngineering #KnowledgeGraph #GraphDB #graphdatabase -
Knowledge graphs are useful representations for knowledge bases, #pkm, #AImemory systems, #GraphRAG, intelligent tutoring systems, etc., and usually implemented in graph databases. LadybugDB, a fork of the discontinued Kuzu, is a lightweight embedded (like SQLite) graph database: https://github.com/LadybugDB/ladybug
Sample applications in development: https://github.com/inventivepotter/dotmd & https://github.com/tejzpr/Smriti-MCP
See also Grafeo: https://github.com/GrafeoDB/grafeo
#AIEd #AIEngineering #KnowledgeGraph #GraphDB #graphdatabase -
Knowledge graphs are useful representations for knowledge bases, #pkm, #AImemory systems, #GraphRAG, intelligent tutoring systems, etc., and usually implemented in graph databases. LadybugDB, a fork of the discontinued Kuzu, is a lightweight embedded (like SQLite) graph database: https://github.com/LadybugDB/ladybug
Sample applications in development: https://github.com/inventivepotter/dotmd & https://github.com/tejzpr/Smriti-MCP
See also Grafeo: https://github.com/GrafeoDB/grafeo
#AIEd #AIEngineering #KnowledgeGraph #GraphDB #graphdatabase -
Knowledge graphs are useful representations for knowledge bases, #pkm, #AImemory systems, #GraphRAG, intelligent tutoring systems, etc., and usually implemented in graph databases. LadybugDB, a fork of the discontinued Kuzu, is a lightweight embedded (like SQLite) graph database: https://github.com/LadybugDB/ladybug
Sample applications in development: https://github.com/inventivepotter/dotmd & https://github.com/tejzpr/Smriti-MCP
See also Grafeo: https://github.com/GrafeoDB/grafeo
#AIEd #AIEngineering #KnowledgeGraph #GraphDB #graphdatabase -
LLM — поиск товаров
LLM-поиск товаров: R&D применения технологий RAG и Knowledge Graph Search для продвинутого поиска товаров по сложным текстовым запросам. Как LLM и Knowledge Graph ищут товары
-
LLM — поиск товаров
LLM-поиск товаров: R&D применения технологий RAG и Knowledge Graph Search для продвинутого поиска товаров по сложным текстовым запросам. Как LLM и Knowledge Graph ищут товары
-
LLM — поиск товаров
LLM-поиск товаров: R&D применения технологий RAG и Knowledge Graph Search для продвинутого поиска товаров по сложным текстовым запросам. Как LLM и Knowledge Graph ищут товары
-
LLM — поиск товаров
LLM-поиск товаров: R&D применения технологий RAG и Knowledge Graph Search для продвинутого поиска товаров по сложным текстовым запросам. Как LLM и Knowledge Graph ищут товары
-
Книга: «Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний»
Привет, Хабожители! Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.
-
Книга: «Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний»
Привет, Хабожители! Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.
-
Книга: «Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний»
Привет, Хабожители! Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.
-
Книга: «Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний»
Привет, Хабожители! Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.
-
MS GraphRAG, Ollama и немного киберпанка
Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты. Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях. Причём здесь киберпанк? Очень нравится этот жанр, а ещё я люблю использовать для проверки RAG/LLM штук знакомые тексты. Для экспериментов с Microsoft GraphRAG я выбрал рассказ "Johnny Mnemonic" Уильяма Гибсона, для начала на английском.
-
MS GraphRAG, Ollama и немного киберпанка
Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты. Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях. Причём здесь киберпанк? Очень нравится этот жанр, а ещё я люблю использовать для проверки RAG/LLM штук знакомые тексты. Для экспериментов с Microsoft GraphRAG я выбрал рассказ "Johnny Mnemonic" Уильяма Гибсона, для начала на английском.
-
MS GraphRAG, Ollama и немного киберпанка
Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты. Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях. Причём здесь киберпанк? Очень нравится этот жанр, а ещё я люблю использовать для проверки RAG/LLM штук знакомые тексты. Для экспериментов с Microsoft GraphRAG я выбрал рассказ "Johnny Mnemonic" Уильяма Гибсона, для начала на английском.
-
MS GraphRAG, Ollama и немного киберпанка
Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты. Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях. Причём здесь киберпанк? Очень нравится этот жанр, а ещё я люблю использовать для проверки RAG/LLM штук знакомые тексты. Для экспериментов с Microsoft GraphRAG я выбрал рассказ "Johnny Mnemonic" Уильяма Гибсона, для начала на английском.
-
Going live today, 20:00 CEST 🚀
Jennifer Reif (@neo4j) and I are adding graph traversal on top of vector search and seeing what breaks (and what gets better). Expect a bit of chaos.
Join us 👇
https://youtube.com/live/KUcZL2yHjGU
#GraphRAG #LangChain4J -
Going live today, 20:00 CEST 🚀
Jennifer Reif (@neo4j) and I are adding graph traversal on top of vector search and seeing what breaks (and what gets better). Expect a bit of chaos.
Join us 👇
https://youtube.com/live/KUcZL2yHjGU
#GraphRAG #LangChain4J -
Going live today, 20:00 CEST 🚀
Jennifer Reif (@neo4j) and I are adding graph traversal on top of vector search and seeing what breaks (and what gets better). Expect a bit of chaos.
Join us 👇
https://youtube.com/live/KUcZL2yHjGU
#GraphRAG #LangChain4J -
Final day at #SWAT4HCLS at AmsterdamUMC! Great to be here with Helmholtz KG team from HMC Hub Information & Health 🚀
Highlights included:
– Tutorials on #GraphRAG, SPARQL & provenance
– Inspiring keynotes by Hannah Bast (QLever) & Janna Hastings (LLMs)
– A buzzing poster session with fantastic discussionsAnd today we’re presenting:
👉 The Helmholtz Knowledge Graph
– building a semantic interoperability layer across @helmholtzCome by and chat with us 🙌
-
Final day at #SWAT4HCLS at AmsterdamUMC! Great to be here with Helmholtz KG team from HMC Hub Information & Health 🚀
Highlights included:
– Tutorials on #GraphRAG, SPARQL & provenance
– Inspiring keynotes by Hannah Bast (QLever) & Janna Hastings (LLMs)
– A buzzing poster session with fantastic discussionsAnd today we’re presenting:
👉 The Helmholtz Knowledge Graph
– building a semantic interoperability layer across @helmholtzCome by and chat with us 🙌
-
Final day at #SWAT4HCLS at AmsterdamUMC! Great to be here with Helmholtz KG team from HMC Hub Information & Health 🚀
Highlights included:
– Tutorials on #GraphRAG, SPARQL & provenance
– Inspiring keynotes by Hannah Bast (QLever) & Janna Hastings (LLMs)
– A buzzing poster session with fantastic discussionsAnd today we’re presenting:
👉 The Helmholtz Knowledge Graph
– building a semantic interoperability layer across @helmholtzCome by and chat with us 🙌
-
Final day at #SWAT4HCLS at AmsterdamUMC! Great to be here with Helmholtz KG team from HMC Hub Information & Health 🚀
Highlights included:
– Tutorials on #GraphRAG, SPARQL & provenance
– Inspiring keynotes by Hannah Bast (QLever) & Janna Hastings (LLMs)
– A buzzing poster session with fantastic discussionsAnd today we’re presenting:
👉 The Helmholtz Knowledge Graph
– building a semantic interoperability layer across @helmholtzCome by and chat with us 🙌
-
Final day at #SWAT4HCLS at AmsterdamUMC! Great to be here with Helmholtz KG team from HMC Hub Information & Health 🚀
Highlights included:
– Tutorials on #GraphRAG, SPARQL & provenance
– Inspiring keynotes by Hannah Bast (QLever) & Janna Hastings (LLMs)
– A buzzing poster session with fantastic discussionsAnd today we’re presenting:
👉 The Helmholtz Knowledge Graph
– building a semantic interoperability layer across @helmholtzCome by and chat with us 🙌