AI 엔지니어링 아카데미: 2.16 GraphRAG(그래프 구조 기반 검색 증강 생성 방법)

소개

GraphRAG(그래프 구조 기반 검색 증강 생성)는 고급 검색 및 생성 방법입니다. 그래프 데이터 구조의 장점과 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 결합하여 기존 검색의 문제점을 극복합니다. RAG 시스템의 일부 제한 사항.

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

기관차

기존 RAG 시스템은 쿼리에 대해 검색할 때는 잘 작동하지만, 다음과 같은 시나리오에서는 어려움을 겪습니다:

1. 서로 다른 정보 간의 복잡한 관계를 이해합니다.
2. 광범위한 문맥 또는 주제에 대한 이해가 필요한 쿼리를 처리합니다.
3. 대규모의 다양한 데이터 세트에서 정보를 효율적으로 처리하고 검색할 수 있습니다.

그래프 구조를 사용하여 정보를 표현하고 탐색함으로써 보다 맥락에 맞는 응답을 제공합니다.

방법론적 세부 사항

문서 전처리 및 벡터 저장소 생성

1. 문서 수집: 소스 문서를 처리하여 더 작은 덩어리로 나눕니다.
2. 엔티티 및 관계 추출각 문서 블록을 분석하여 엔티티와 엔티티 간의 관계를 추출합니다.
3. 요소 요약추출된 엔티티와 관계를 설명 텍스트 블록으로 요약합니다.
4. 그래프 구조 구성엔티티를 노드로, 관계를 에지로 사용하여 그래프 구조를 만듭니다.
5. 커뮤니티 테스트계층적 라이덴과 같은 알고리즘을 사용하여 그래프를 그룹화합니다.
6. 커뮤니티 요약각 커뮤니티에 대한 요약이 생성되어 핵심 콘텐츠를 추출합니다.
7. 임베딩 벡터 생성문서 블록, 엔티티, 관계 및 커뮤니티 요약에 대한 임베딩 벡터를 생성합니다.
8. 벡터 스토리지효율적인 검색을 위해 이러한 임베딩 벡터를 벡터 데이터베이스에 저장합니다.

검색 개선 생성 워크플로

1. 사용자 쿼리를 분석하여 주요 개체와 주제를 식별합니다.
2. 다단계 검색::
   • 검색어와 관련된 커뮤니티를 검색합니다.
   • 이러한 커뮤니티 내에서 특정 문서 블록, 엔티티 및 관계가 추가로 검색됩니다.
3. 검색된 정보를 일관된 컨텍스트에 통합합니다.
4. LLM을 사용하여 최종 응답을 생성합니다.
5. 필요한 경우 최종 결과를 최적화하기 위해 반복적인 검색 및 생성이 수행됩니다.

GraphRAG의 핵심 기능

1. 계층적 정보 표현다양한 수준의 세분화된 정보 검색을 지원합니다.
2. 관계적 맥락 이해정보 간의 상관관계를 효과적으로 활용합니다.
3. 확장성대규모 데이터 집합을 효율적으로 처리할 수 있는 커뮤니티 조직 기반 접근 방식입니다.
4. 유연한 쿼리 지원팩트별 쿼리부터 광범위한 주제 쿼리까지 효과적으로 지원할 수 있습니다.
5. 해석 가능한 검색정보 검색 경로를 시각화한 그래픽 구조입니다.

이 방법의 장점

1. 문맥 이해도 향상: GraphRAG는 문맥에 더 적합한 답변을 제공할 수 있습니다.
2. 주제별 인지 능력 향상: 커뮤니티 그룹을 통해 다양한 주제와 관련된 쿼리를 쉽게 이해할 수 있습니다.
3. 환각 가능성 감소: 구조화된 검색 메커니즘으로 LLM 응답 편향성을 줄입니다.
4. 확장성: GraphRAG는 기존 방식보다 크고 다양한 데이터 세트에 더 적합합니다.
5. 유연성: 팩트 코어부터 주제 마이닝까지 다양한 유형의 쿼리에 적합합니다.

평결에 도달하기

그래프 기반 검색 접근 방식을 도입하여 검색 강화 생성을 위한 보다 스마트하고 효율적인 컨텍스트 인식 솔루션을 제공합니다. 이 접근 방식은 지능형 AI 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 확장합니다.