Полный текст
Как заставить RAG связывать разрозненные фактыБазовые RAG-системы пасуют перед многошаговым рассуждением. Если ответ требует сопоставления фактов из нескольких источников, стандартный векторный поиск выдаёт нерелевантный результат, упуская семантические связи.Фреймворк HippoRAG 2 обходит это ограничение через архитектуру, имитирующую работу человеческого мозга. Вместо прямого поиска по эмбеддингам алгоритм извлекает из текста знания в виде триплетов и отправляет их в локальный кэш. Затем Personalized PageRank выстраивает в компактном knowledge-графе чёткие ассоциативные цепочки, находя неочевидные пересечения.Настроим интеграцию фреймворка с локальным FastAPI-сервером.