AI Engineering Academy : 2.16 GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmentation Generation Method)

introductif

GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmented Generation) est une méthode avancée de recherche et de génération. Elle combine les avantages des structures de données graphiques et les capacités des grands modèles de langage (LLM) pour surmonter les difficultés traditionnelles de la recherche et de la génération de données. RAG Quelques limites du système.

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

locomotive

Si les systèmes RAG traditionnels donnent de bons résultats lorsqu'il s'agit d'extraire des données à partir de requêtes, ils se heurtent à des difficultés dans les scénarios suivants :

1. Comprendre les relations complexes entre différents éléments d'information.
2. Traiter les requêtes qui nécessitent une compréhension contextuelle ou thématique approfondie.
3. Traiter et extraire efficacement des informations à partir d'ensembles de données vastes et diversifiés.

GraphRAG fournit une réponse plus adaptée au contexte en utilisant des structures graphiques pour représenter et naviguer dans l'information.

Détails méthodologiques

Prétraitement des documents et création d'une base de données vectorielles

1. l'ingestion de documents: Traite le document source et le divise en morceaux plus petits.
2. Extraction d'entités et de relationsAnalyse de chaque bloc de documents pour en extraire les entités et les relations qui les unissent.
3. Résumé des élémentsLes entités et les relations extraites sont résumées dans des blocs de texte descriptifs.
4. Construction de la structure graphiqueLes entités sont des nœuds et les relations sont des arêtes.
5. Tests communautairesLes algorithmes de Leiden : regroupement de graphes à l'aide d'algorithmes tels que le Hierarchical Leiden.
6. Abstraction communautaireLes communautés de la région de l'Europe de l'Est : Un résumé est généré pour chaque communauté afin d'en extraire l'essentiel du contenu.
7. Génération de vecteurs d'intégrationLes vecteurs d'intégration : Générer des vecteurs d'intégration pour les blocs de documents, les entités, les relations et les résumés de communautés.
8. stockage vectorielLes vecteurs d'intégration sont stockés dans une base de données vectorielle pour une recherche efficace.

Flux de travail pour l'amélioration de la recherche

1. Analyser les requêtes des utilisateurs pour identifier les entités et les sujets clés.
2. recherche multiniveaux: :
   • Récupérer la communauté associée à la requête.
   • Au sein de ces communautés, des blocs de documents, des entités et des relations spécifiques sont ensuite récupérés.
3. Intégrer les informations extraites dans un contexte cohérent.
4. Utiliser le LLM pour générer la réponse finale.
5. Si nécessaire, la récupération et la génération itératives sont effectuées pour optimiser le résultat final.

Caractéristiques principales de GraphRAG

1. Représentation hiérarchique de l'informationLes services de recherche d'informations sont disponibles à différents niveaux de granularité.
2. Compréhension du contexte relationnelUtilisation efficace des corrélations entre les informations.
3. évolutivitéLe système d'information sur la vie privée : une approche basée sur l'organisation de la communauté qui permet un traitement efficace de grands ensembles de données.
4. Support flexible pour les requêtesL'utilisation de la technologie de l'information et de la communication (TIC) permet de répondre efficacement à toutes les demandes, qu'il s'agisse de requêtes spécifiques ou de requêtes sur des sujets généraux.
5. Recherche interprétableLe système de recherche d'informations : une structure graphique permet de visualiser le parcours de recherche d'informations.

Avantages de cette méthode

1. Amélioration de la compréhension du contexte : GraphRAG peut fournir des réponses plus pertinentes sur le plan contextuel.
2. Amélioration des compétences cognitives en la matière : les groupes communautaires facilitent la compréhension des questions liées à un large éventail de sujets.
3. Réduire la probabilité d'hallucinations : les mécanismes de récupération structurés réduisent le biais de réponse LLM.
4. Évolutivité : GraphRAG est mieux adapté que les méthodes traditionnelles aux ensembles de données volumineux et diversifiés.
5. Flexibilité : pour de multiples types de requêtes, du fact-core au subject mining.

rendre un verdict

GraphRAG fournit une solution plus intelligente, plus efficace et tenant compte du contexte pour la génération améliorée par la recherche en introduisant une approche de recherche basée sur les graphes. Cette approche élargit les possibilités de construction de systèmes d'intelligence artificielle intelligents.