GRAPH RAG

Wyszukiwanie z uwzględnieniem encji dla złożonych dokumentów

Gdy standardowy RAG nie wystarcza — wyszukiwanie grafowe oparte na LightRAG i Neo4j dla dokumentów z złożonymi cross-referencjami i relacjami encji. Zbudowane dla korpusów prawnych, ubezpieczeniowych i medycznych.

6-8 tygodni
6 technologies
4 deliverables
Umów konsultację Zobacz usługi

Zakres usługi

Ekstrakcja encji i budowa grafu LightRAG

Integracja z bazą grafową Neo4j

Przechodzenie cross-referencji dla złożonych zapytań

Hybrydowe wyszukiwanie grafowe + wektorowe

Jak wygląda współpraca

Sprawdzony proces, który przynosi rezultaty

1

Rozpoznanie

Poznajemy Twój biznes, wyzwania i cele — poprzez warsztaty i rozmowy z zespołem.

2

Projektowanie

Wspólnie projektujemy architekturę rozwiązania i tworzymy szczegółowy plan realizacji.

3

Realizacja

Iteracyjna implementacja z regularnymi prezentacjami postępów i zbieraniem opinii.

4

Wsparcie

Wsparcie po wdrożeniu, przekazanie wiedzy zespołowi i rekomendacje dalszego rozwoju.

Zastosowania

  • Złożone korpusy wielu dokumentów z cross-referencjami
  • Zbiory dokumentów z rozbudowanymi cross-referencjami
  • Ekstrakcja i przeglądanie relacji encji
  • Wyszukiwanie dokumentów prawnych, ubezpieczeniowych i medycznych

Dla kogo

  • Dokumenty hierarchiczne lub mocno cross-referencjonowane
  • Ubezpieczenia, legal lub organizacje medyczne
  • Zespoły potrzebujące możliwości knowledge graph

Nie dla

  • Proste, płaskie kolekcje dokumentów
  • Dokumenty bez relacji encji
  • Niskie wymagania złożoności wyszukiwania

Co dostarczamy

Co dostarczamy

  • 01
    Graf encji z Twojego korpusu dokumentów
  • 02
    Pipeline zapytań Graph RAG
  • 03
    Raport porównawczy vs standardowy RAG
  • 04
    Produkcyjna usługa wyszukiwania grafowego

Stos technologiczny

LightRAG Neo4j Python spaCy OpenAI AWS Bedrock

Czas realizacji

6-8 tygodni

Estimated project duration

Powiązane realizacje

Technologia ubezpieczeniowa

System RAG do przetwarzania dokumentów

W Insly prowadziłem rozwój systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation), który daje brokerom ubezpieczeniowym szybkie, kontekstowe odpowiedzi o szczegółach polis. System łączy tradycyjne wyszukiwanie z embeddingami wektorowymi i obsługuje złożone zapytania od 23 różnych ubezpieczycieli.

Wyzwanie

Brokerzy ubezpieczeniowi potrzebowali szybko znajdować informacje w tysiącach dokumentów polis od 23 różnych ubezpieczycieli, każdy z unikalnym formatem i terminologią.

90% Szybsze wyszukiwanie dokumentów
25+ Projektów zarządzanych w monorepo
23 Ubezpieczycieli zintegrowanych przez Calcly
Python FastAPI Elasticsearch Qdrant AWS Bedrock Go PostgreSQL
Czytaj więcej
EdTech / E-Learning

Migracja do mikroserwisów

CloudAcademy potrzebowała migracji serwisu autoryzacji treści z Kotlin do Go jako część szerszej standaryzacji. Prowadziłem tę migrację zapewniając zero przestojów i tworząc nowe mikroserwisy według wzorców DDD.

Wyzwanie

Legacy serwis Kotlin miał wąskie gardła wydajnościowe i był trudny w utrzymaniu. Zespół potrzebował standaryzacji na Go dla lepszej spójności mikroserwisów.

3x Poprawa wydajności
60% Zmniejszone zużycie pamięci
0 Przestoju podczas migracji
Go Python AWS Kubernetes Docker gRPC PostgreSQL
Czytaj więcej

Gotowy, żeby ruszyć z projektem?

Porozmawiajmy o Twoich potrzebach. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.

Umów konsultację Zobacz portfolio