Ich werde Enterprise RAG-Systeme mit fortschrittlichem GraphRAG und Neo4j optimieren

Naive Vector-Such-RAG-Architekturen scheitern bei Multi-Dokument-Cross-Referenzierungen, relationalen Tabellen und globaler semantischer Aggregation. Wenn Informationsstücke ohne strukturellen Kontext abgerufen werden, erzeugen LLMs Halluzinationen oder fragmentierte Ausgaben.

Ich rekonstruieren fehlerhafte Retrieval-Pipelines durch die Implementierung fortschrittlicher hierarchischer Indexierung, hybrider Suchmechanismen und expliziter Knowledge-Graph-Mapping (GraphRAG) via Neo4j.

Engineering-Fokus

• Knowledge-Graph-Extraktion: Nutzung von Modellen, um unstrukturierte Unternehmensdaten in deterministische Entity-Relation-Graphs innerhalb von Neo4j für Multi-Hop-Abfragen zu extrahieren und zuzuordnen.
• Kontext-erhaltendes Chunking: Strukturierung des Inhalts mit Parent-Child-Token-Beziehungen, um die ursprüngliche semantische Kontinuität vor der Embedding-Erstellung zu bewahren.
• Hybride Retrieval- & Reranking-Methoden: Verknüpfung von sparsamen Schlüsselwortschichten (BM25) mit dichten Vektor-Schichten, optimiert durch Cohere/BGE-Reranker für präzise Kontextdichte.
• Multi-Modal-Dokumenten-Parsing: Aufbau einer maßgeschneiderten Pipeline-Middleware, um Daten aus komplexen PDF-Schemas und Finanztabellen zu extrahieren, zu strukturieren und zu vektorisieren.