#графы знаний

И инструменты ·30 июл 2026

Онтологии возвращаются: как графы знаний спасают AI-агентов от галлюцинаций

Профессора из Беркли и CEO Neo4j показали, как старые добрые онтологии (графовые структуры данных из эпохи Semantic Web) превращаются в «логические рельсы» для LLM-агентов. Вместо переизобретения правил используют Schema.org, RDFS, OWL — они уже в обучающих данных моделей, их можно запрашивать промптами. Практика: валидация ответов агента через граф, поддержка контекста, масштабирование через единую семантическую прослойку вместо хардкода под каждый источник.

0 70

И инструменты ·27 июл 2026

Azure HorizonDB: Embeddings, гибридный поиск и графы знаний внутри PostgreSQL

Статья описывает подход Microsoft к использованию Azure HorizonDB — облачной версии PostgreSQL, где вся AI-инфраструктура (эмбеддинги, поиск, ранжирование, графовые связи) работает внутри самой базы данных, а не через набор внешних сервисов. Автор пошагово показывает, как построить AI-агента для рекомендаций, используя только возможности базы данных.

0 87