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Master Thesis Graph-Based Question Answering and Retrieval-Augmented Generation Systems(m/w/x)
Researching GraphRAG systems, knowledge graph question answering, and semantic web technologies. Hands-on experience with RDF, graph data science, or RAG systems required. Hybrid work setup, diversity and inclusion commitment.
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Anforderungen
- Master's in Computer Science, Machine Learning, Data Science, Cognitive Sciences, or comparable
- Strong academic background in machine learning, graph data science, semantic web technologies
- Comfortable using Python with object-oriented coding practices
- Hands-on experience with RDF-based semantic web stack, graph data science tools, or RAG systems
- Excellence in taking ownership of open-ended research problems
- Motivated and proactive approach to learning and finding solutions
- Enrollment at university
Aufgaben
- Conduct comprehensive literature review on GraphRAG systems
- Review knowledge graph question answering methodologies
- Investigate relevant semantic web technologies
- Explore symbolic approaches and ontological reasoning
- Evaluate graph algorithms for enhancing retrieval and generation
- Design prototype system integrating semantic web technologies
- Implement GraphRAG architecture with semantic web tools
- Validate approach using public and internal datasets
- Compare results against state-of-the-art baselines
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Hybrid work setup
- Diversity and inclusion commitment
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