Artwork

コンテンツは Mark Moyou, PhD and Mark Moyou によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Mark Moyou, PhD and Mark Moyou またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
Player FM -ポッドキャストアプリ
Player FMアプリでオフラインにしPlayer FMう!

Philip Rathle: GraphRAG, Neo4J CTO, Graphs and Vectors and Mission - AI Portfolio Podcast

1:42:31
 
シェア
 

アーカイブされたシリーズ ("無効なフィード" status)

When? This feed was archived on October 30, 2025 18:17 (1M ago). Last successful fetch was on April 21, 2025 08:41 (8M ago)

Why? 無効なフィード status. サーバーは持続期間に有効なポッドキャストのフィードを取得することができませんでした。

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 448881739 series 3596668
コンテンツは Mark Moyou, PhD and Mark Moyou によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Mark Moyou, PhD and Mark Moyou またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal

Philip Rathle, the Chief Technical Officer of Neo4j, the popular graph database company which has now taken off by storm because of GraphRag, a new approach for making LLM Retrieval Augmented Generation applications more accurate by leveraging graphs, so you know today will be all about GraphRag and its impact on the market.
Chapters:
00:00 Intro
02:09 Is AI Resurgence of Graph tech?
03:46 GraphRAG popularity
05:39 Top Use Cases in GenAI
11:08 Gen AI in supply chain
16:46 Graph and its types in enterprise
24:03 GraphRag
25:25 GNNs in GraphRAG
29:30 Graphs are eating the world
35:16 Knowledge Graph
36:06 Drawbacks of vector based rag
37:43 Neo4j vector database
41:27 Filtering with Knowledge Graph
45:02 Execution Time of LLMs
49:03 Does longer prompts mean longer graph query?
54:26 Scale of Graph
57:05 Marriage of Graphs and Vectors
59:46 Fine Tuning with Graphs
01:00:46 Graphs Use less tokens
01:02:46 Multiple vs One GraphRAG
01:05:38 Updating Knowledge in Graph
01:10:50 large Vs small models
01:13:09 MultiModal GraphRAG
01:15:36 Graphs in Robotics
01:17:11 Neo4j journey
01:20:03 Phillip Linkedin Post
01:21:56 What's different with AI
01:23:31 Advice for Gen AI startups
01:26:00 CTO advice
01:29:36 Chemical Engineering
01:32:00 Career optimization function
01:35:00 Book Recommendations
01:37:06 Rapid Round

  continue reading

22 つのエピソード

Artwork
iconシェア
 

アーカイブされたシリーズ ("無効なフィード" status)

When? This feed was archived on October 30, 2025 18:17 (1M ago). Last successful fetch was on April 21, 2025 08:41 (8M ago)

Why? 無効なフィード status. サーバーは持続期間に有効なポッドキャストのフィードを取得することができませんでした。

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 448881739 series 3596668
コンテンツは Mark Moyou, PhD and Mark Moyou によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Mark Moyou, PhD and Mark Moyou またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal

Philip Rathle, the Chief Technical Officer of Neo4j, the popular graph database company which has now taken off by storm because of GraphRag, a new approach for making LLM Retrieval Augmented Generation applications more accurate by leveraging graphs, so you know today will be all about GraphRag and its impact on the market.
Chapters:
00:00 Intro
02:09 Is AI Resurgence of Graph tech?
03:46 GraphRAG popularity
05:39 Top Use Cases in GenAI
11:08 Gen AI in supply chain
16:46 Graph and its types in enterprise
24:03 GraphRag
25:25 GNNs in GraphRAG
29:30 Graphs are eating the world
35:16 Knowledge Graph
36:06 Drawbacks of vector based rag
37:43 Neo4j vector database
41:27 Filtering with Knowledge Graph
45:02 Execution Time of LLMs
49:03 Does longer prompts mean longer graph query?
54:26 Scale of Graph
57:05 Marriage of Graphs and Vectors
59:46 Fine Tuning with Graphs
01:00:46 Graphs Use less tokens
01:02:46 Multiple vs One GraphRAG
01:05:38 Updating Knowledge in Graph
01:10:50 large Vs small models
01:13:09 MultiModal GraphRAG
01:15:36 Graphs in Robotics
01:17:11 Neo4j journey
01:20:03 Phillip Linkedin Post
01:21:56 What's different with AI
01:23:31 Advice for Gen AI startups
01:26:00 CTO advice
01:29:36 Chemical Engineering
01:32:00 Career optimization function
01:35:00 Book Recommendations
01:37:06 Rapid Round

  continue reading

22 つのエピソード

すべてのエピソード

×
 
Loading …

プレーヤーFMへようこそ!

Player FMは今からすぐに楽しめるために高品質のポッドキャストをウェブでスキャンしています。 これは最高のポッドキャストアプリで、Android、iPhone、そしてWebで動作します。 全ての端末で購読を同期するためにサインアップしてください。

 

クイックリファレンスガイド

探検しながらこの番組を聞いてください
再生