В статье описывается методология создания RAG-системы анализа данных с использованием графовой
базы данных Neo4j и библиотеки LangChain. Рассматриваются этапы построения и применения конвейера
для разработки и использования RAG-моделей, ориентированных на обработку и анализ текстовых данных.
Приводятся примеры работы системы, демонстрирующие её способность находить ответы на вопросы на
основе контекстного поиска и векторного сходства, а также интеграцию с LLM для повышения точности
и гибкости анализа.