Academia de Ingeniería de la IA: 2.16 GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmentation Generation Method)

introducción

GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmented Generation) es un método avanzado de recuperación y generación. Combina las ventajas de las estructuras de datos de grafos y las capacidades de los grandes modelos lingüísticos (LLM) para superar el tradicional RAG Algunas limitaciones del sistema.

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

locomotora

Mientras que los sistemas RAG tradicionales funcionan bien cuando se recuperan contra consultas, tienen dificultades en los siguientes escenarios:

1. Comprender las complejas relaciones entre distintos elementos de información.
2. Gestionar consultas que requieran un amplio conocimiento contextual o temático.
3. Procese y recupere información de forma eficaz a partir de conjuntos de datos amplios y diversos.

GraphRAG proporciona una respuesta más consciente del contexto al utilizar estructuras gráficas para representar y navegar por la información.

Detalles metodológicos

Preprocesamiento de documentos y creación de almacenes vectoriales

1. ingesta de documentos: Procesa el documento fuente y lo divide en trozos más pequeños.
2. Extracción de entidades y relacionesAnalizar cada bloque de documentos para extraer las entidades y las relaciones entre ellas.
3. Resumen de elementosResumir las entidades y relaciones extraídas en bloques de texto descriptivos.
4. Construcción de estructuras gráficasCrear una estructura gráfica con entidades como nodos y relaciones como aristas.
5. Pruebas comunitariasAgrupación de grafos mediante algoritmos como Hierarchical Leiden.
6. Síntesis comunitariaResumen: se genera un resumen de cada comunidad para extraer su contenido básico.
7. Generación de vectores de incrustaciónGeneración de vectores de incrustación para bloques de documentos, entidades, relaciones y resúmenes de comunidades.
8. almacenamiento vectorial: Almacena estos vectores de incrustación en una base de datos de vectores para una recuperación eficaz.

Flujo de trabajo de generación de mejoras de recuperación

1. Analizar las consultas de los usuarios para identificar entidades y temas clave.
2. búsqueda multinivel::
   • Recuperar la comunidad asociada a la consulta.
   • Dentro de estas comunidades, se recuperan además bloques de documentos, entidades y relaciones específicas.
3. Integrar la información recuperada en un contexto coherente.
4. Utiliza el LLM para generar la respuesta final.
5. Si es necesario, se realiza una recuperación y generación iterativas para optimizar el resultado final.

Características principales de GraphRAG

1. Representación jerárquica de la información: Soporte para la recuperación de información a diferentes niveles de granularidad.
2. Comprensión contextual relacionalUso eficaz de las correlaciones entre la información.
3. escalabilidad: Un enfoque basado en la organización comunitaria que permite el tratamiento eficaz de grandes conjuntos de datos.
4. Soporte flexible de consultasEl sistema permite realizar desde consultas específicas hasta consultas temáticas generales.
5. Búsqueda interpretableEl sistema: Una estructura gráfica visualiza la ruta de recuperación de la información.

Ventajas de este método

1. Mejora de la comprensión contextual: GraphRAG puede ofrecer respuestas más pertinentes desde el punto de vista contextual.
2. Mejora de las capacidades cognitivas temáticas: las agrupaciones comunitarias facilitan la comprensión de consultas relacionadas con una amplia gama de temas.
3. Reducción de la probabilidad de alucinaciones: los mecanismos estructurados de recuperación reducen el sesgo de respuesta LLM.
4. Escalabilidad: GraphRAG es más adecuado para conjuntos de datos grandes y diversos que los métodos tradicionales.
5. Flexibilidad: para múltiples tipos de consultas, desde fact-core hasta subject mining.

llegar a un veredicto

GraphRAG proporciona una solución más inteligente, eficiente y consciente del contexto para la generación de recuperación mejorada mediante la introducción de un enfoque de recuperación basado en grafos. Este enfoque amplía las posibilidades de construir sistemas inteligentes de IA.