КОНЕЦ ВЕКТОРАМ? Графовые базы данных в N8N

🔥 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ:
📱 Бесплатный Telegram-канал — секреты AI-разработки, вайб-кодинг и проверенные инструменты, которые помогают создавать проекты в 5–10 раз быстрее обычного кодинга:
https://t.me/+rxyvw0zbFo1kYWIy

💡 Присоединяйтесь к закрытому AI-клубу, чтобы получать:
• Готовые рабочие воркфлоу и автоматизации
• Разборы AI-инструментов с практикой
• Комьюнити для поиска партнеров и заказов
• Еженедельные эфиры с участниками
Ссылка на вход в клуб - https://tg.pulse.is/VibeAISchoolBot?s...

📸 Instagram:
  / timur.yessenov  

В этом видео объясняю, почему векторных баз данных часто недостаточно для точного поиска, и показываю альтернативу - графовые базы данных. Демонстрирую LightRAG как легкую альтернативу Microsoft GraphRAG, его интеграцию в N8N и различные режимы поиска по связанным сущностям.
Таймкоды:
00:00 - Ограничения векторных баз данных для точного поиска
00:25 - Обзор графовых БД: GraphRAG vs LightRAG
01:02 - Проблемы Microsoft GraphRAG: медленно и дорого
01:37 - LightRAG: легкая альтернатива для графового поиска
01:59 - Принцип работы графовых БД: сущности и связи
02:20 - Проблема чанкования: потеря контекста между абзацами
02:54 - Извлечение сущностей и построение связей
04:19 - Двойной поиск: по графу + по векторам
05:00 - Примеры поисковых запросов по связям
05:42 - Обзор архитектуры LightRAG
06:00 - Демонстрация: развертывание LightRAG на сервере
07:15 - Интерфейс и визуализация графовых связей
08:20 - Режимы поиска LightRAG в действии
09:01 - Наивный режим: обычный векторный поиск
09:31 - Локальный режим: поиск по связанным сущностям
10:13 - Глобальный режим: высокоуровневые запросы
11:00 - Гибридный режим: комбинирование подходов
12:00 - Mix режим: граф + векторы одновременно
13:15 - Интеграция LightRAG в N8N как инструмент агента
14:01 - Сравнение результатов: обычный RAG vs LightRAG
15:00 - Настройка параметров поиска в API
16:00 - Загрузка документов: интерфейс и API
16:40 - Процесс обработки: извлечение сущностей и связей
17:00 - Визуализация обработки нескольких документов
18:18 - Практические рекомендации по использованию
19:00 - Настройка разных режимов для агентов

Графовые базы данных решают проблемы обычного RAG:
🔗 Сохраняют связи между сущностями внутри документов
🎯 Обеспечивают контекстуальный поиск по отношениям
⚡ Предлагают разные режимы поиска под задачи
🌐 Объединяют знания из разных документов
🔍 Комбинируют графовый и векторный поиск
📊 Предоставляют визуализацию связей