AI Engineering Academy: 2.16 GraphRAG: Ein auf Graphenstrukturen basierender Ansatz zur Verbesserung des Retrievals

Einführung

GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmented Generation) ist eine fortschrittliche Such- und Generierungsmethode. Sie kombiniert die Vorteile von Graphdatenstrukturen und die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs), um die traditionellen RAG Einige Einschränkungen des Systems.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/11_Graph_RAG

Lokomotive

Während herkömmliche RAG-Systeme bei Abfragen gut funktionieren, haben sie in den folgenden Szenarien Probleme:

1. die komplexen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Informationen zu verstehen.
2. Bearbeitung von Abfragen, die ein umfassendes kontextuelles oder thematisches Verständnis erfordern.
3. Effizientes Verarbeiten und Abrufen von Informationen aus großen, vielfältigen Datensätzen.

GraphRAG bietet eine kontextbezogenere Antwort, indem es Graphstrukturen zur Darstellung und Navigation von Informationen verwendet.

Methodische Einzelheiten

Vorverarbeitung von Dokumenten und Erstellung von Vektorspeichern

1. BelegeingabeVerarbeitet das Quelldokument und zerlegt es in kleinere Abschnitte.
2. Extraktion von Entitäten und BeziehungenAnalyse jedes Dokumentenblocks, um Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen zu extrahieren.
3. Element-ZusammenfassungZusammenfassen der extrahierten Entitäten und Beziehungen in beschreibenden Textblöcken.
4. Aufbau der GraphenstrukturErstellen Sie eine Graphenstruktur mit Entitäten als Knoten und Beziehungen als Kanten.
5. GemeinschaftsprüfungGruppierung von Graphen mit Hilfe von Algorithmen wie dem Hierarchischen Leiden.
6. Zusammenfassung der GemeinschaftZusammenfassung: Für jede Gemeinschaft wird eine Zusammenfassung erstellt, um ihren Kerninhalt zu extrahieren.
7. Erzeugung von EinbettungsvektorenGenerierung von Einbettungsvektoren für Dokumentenblöcke, Entitäten, Beziehungen und Community-Zusammenfassungen.
8. VektorspeicherSpeichern Sie diese Einbettungsvektoren in einer Vektordatenbank, um sie effizient abrufen zu können.

Retrieval Enhancement Generation Workflow

1. Analysieren Sie Benutzeranfragen, um wichtige Entitäten und Themen zu identifizieren.
2. mehrstufige Suche::
   • Abrufen der mit der Abfrage verbundenen Gemeinschaft.
   • Innerhalb dieser Gemeinschaften werden bestimmte Dokumentenblöcke, Entitäten und Beziehungen weiter abgefragt.
3. Integrieren Sie die abgerufenen Informationen in einen einheitlichen Kontext.
4. Verwenden Sie das LLM, um die endgültige Antwort zu erstellen.
5. Bei Bedarf wird eine iterative Abfrage und Generierung durchgeführt, um das Endergebnis zu optimieren.

Hauptmerkmale von GraphRAG

1. Hierarchische Darstellung von InformationenUnterstützung für die Suche nach Informationen auf verschiedenen Ebenen der Granularität.
2. Relationales kontextuelles VerständnisEffektive Nutzung von Korrelationen zwischen Informationen.
3. SkalierbarkeitEin auf einer Gemeinschaftsorganisation basierender Ansatz, der eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
4. Flexible AbfrageunterstützungVon faktenspezifischen Abfragen bis hin zu breit angelegten Themenabfragen können effektiv unterstützt werden.
5. Interpretierbare SucheEine grafische Struktur visualisiert den Weg der Informationssuche.

Vorteile dieser Methode

1. Verbessertes kontextbezogenes Verständnis: GraphRAG kann kontextbezogenere Antworten liefern.
2. Verbesserte fachliche Kenntnisse: Die Gruppierung in Gruppen erleichtert das Verständnis von Abfragen zu einer Vielzahl von Themen.
3. Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen: strukturierte Abrufmechanismen verringern die LLM-Antwortverzerrung.
4. Skalierbarkeit: GraphRAG ist für große und vielfältige Datensätze besser geeignet als traditionelle Methoden.
5. Flexibilität: für verschiedene Arten von Abfragen, vom Faktenkern bis zum Subject Mining.

ein Urteil fällen

GraphRAG bietet eine intelligentere, effizientere und kontextbewusste Lösung für die Generierung von Suchanfragen, indem es einen graphbasierten Suchansatz einführt. Dieser Ansatz erweitert die Möglichkeiten für den Aufbau intelligenter KI-Systeme.

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