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Tandis que RAG combine des modèles de récupération d'informations et de génération de texte pour produire des réponses basées sur des documents pertinents, GraphRAG intègre des données structurées sous forme de graphes (comme les bases de connaissances RDF). Cela permet de générer des réponses plus précises et contextuelles en exploitant non seulement les textes récupérés, mais aussi les relations explicites entre les données dans un graphe, améliorant ainsi la précision et la pertinence des réponses.</p></span> https://w3id.org/np/RAHCCwt6PscglIV6ewpdSeit8TkjbkS8pgaFJ7q7gnhBU/graphrag http://purl.org/dc/terms/isPartOf https://w3id.org/spaces/rdflinked-data-unige/2024-09-20 https://w3id.org/np/RAHCCwt6PscglIV6ewpdSeit8TkjbkS8pgaFJ7q7gnhBU/graphrag http://purl.org/pav/authoredBy https://w3id.org/np/RAHCCwt6PscglIV6ewpdSeit8TkjbkS8pgaFJ7q7gnhBU/antonio-dantas https://w3id.org/np/RAHCCwt6PscglIV6ewpdSeit8TkjbkS8pgaFJ7q7gnhBU/graphrag http://purl.org/pav/authoredBy https://w3id.org/np/RAiGh6OJbVeOkms_Ur1ktTOys3Rp4mkLLMimRvgUmgMB4/kerfalla-cisse https://w3id.org/np/RAHCCwt6PscglIV6ewpdSeit8TkjbkS8pgaFJ7q7gnhBU/graphrag http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type http://www.wikidata.org/entity/Q604733 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