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Introducing RAG 2.0: Agentic RAG + Knowledge Graphs (FREE Template)

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3-Second Blueprint (English)

  1. Documents are chunked into PostgreSQL with pgvector for semantic search while entities and relations populate a Neo4j Graphiti graph.
  2. An AI agent routes single-entity factual questions to vector search and switches to graph traversal for cross-company relationship queries.
  3. Complex prompts can invoke hybrid retrieval across both vector embeddings and graph edges through a streaming FastAPI backend.
Agentic RAGPostgreSQL pgvectorNeo4j & GraphitiFastAPI

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Dokumente werden für Vektorsuche in PostgreSQL mit pgvector zerlegt und zugleich als Entitätsnetzwerk in Neo4j und Graphiti gespeichert.
  2. Der KI-Agent nutzt bei Einzelfragen die Vektordatenbank und wechselt für Beziehungsfragen zwischen Firmen gezielt zur Graphentraversierung.
  3. Für komplexe Anfragen kombiniert der Agent Vektor- und Graphsuche gleichzeitig über ein strömendes FastAPI-Backend mit Quellenangabe.
Agentic RAGPostgreSQL pgvectorNeo4j & GraphitiFastAPI

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.