AI Engineering Academy: 2.16 GraphRAG (Método de geração de aumento de recuperação baseado em estrutura de gráficos)

introdutório

O GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmented Generation) é um método avançado de recuperação e geração. Ele combina as vantagens das estruturas de dados de grafos e os recursos dos modelos de linguagem grande (LLMs) para superar a tradicional RAG Algumas limitações do sistema.

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

locomotiva

Embora os sistemas RAG tradicionais tenham um bom desempenho na recuperação de consultas, eles têm dificuldades nos seguintes cenários:

1. Compreender as relações complexas entre diferentes partes da informação.
2. Lidar com consultas que exigem amplo entendimento contextual ou temático.
3. Processe e recupere com eficiência informações de conjuntos de dados grandes e diversificados.

O GraphRAG oferece uma resposta mais sensível ao contexto, usando estruturas de gráficos para representar e navegar pelas informações.

Detalhes metodológicos

Pré-processamento de documentos e criação de armazenamento de vetores

1. ingestão de documentosProcessamento: processa o documento de origem e o divide em partes menores.
2. Extração de entidades e relacionamentosAnálise de cada bloco de documentos para extrair entidades e os relacionamentos entre elas.
3. Resumo de elementosResumir as entidades e os relacionamentos extraídos em blocos de texto descritivos.
4. Construção da estrutura do gráficoCrie uma estrutura de gráfico com entidades como nós e relacionamentos como bordas.
5. Testes comunitáriosAgrupamento de gráficos usando algoritmos como o Hierarchical Leiden.
6. Resumo da comunidadeResumo: Um resumo é gerado para cada comunidade para extrair seu conteúdo principal.
7. Geração de vetores de incorporaçãoGerar vetores de incorporação para blocos de documentos, entidades, relacionamentos e resumos de comunidades.
8. armazenamento de vetoresArmazene esses vetores de incorporação em um banco de dados de vetores para recuperação eficiente.

Fluxo de trabalho de geração de aprimoramento de recuperação

1. Analise as consultas dos usuários para identificar entidades e tópicos importantes.
2. pesquisa multinível::
   • Recupera a comunidade associada à consulta.
   • Dentro dessas comunidades, blocos de documentos, entidades e relacionamentos específicos são recuperados posteriormente.
3. Integrar as informações recuperadas em um contexto consistente.
4. Use o LLM para gerar a resposta final.
5. Se necessário, a recuperação e a geração iterativas são realizadas para otimizar o resultado final.

Principais recursos do GraphRAG

1. Representação hierárquica de informaçõesSuporte para recuperação de informações em diferentes níveis de granularidade.
2. Compreensão contextual relacionalUso eficaz de correlações entre informações.
3. escalabilidadeAbordagem baseada em organização comunitária que permite o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados.
4. Suporte flexível a consultasO suporte a consultas de fatos específicos a consultas de assuntos amplos pode ser eficaz.
5. Pesquisa interpretávelEstrutura gráfica: uma estrutura gráfica visualiza o caminho de recuperação de informações.

Vantagens desse método

1. Melhor compreensão contextual: o GraphRAG pode fornecer respostas mais relevantes do ponto de vista contextual.
2. Habilidades cognitivas aprimoradas sobre o assunto: os agrupamentos da comunidade facilitam a compreensão de consultas relacionadas a uma ampla variedade de tópicos.
3. Reduzindo a probabilidade de alucinações: mecanismos de recuperação estruturados reduzem a tendência de resposta LLM.
4. Escalabilidade: o GraphRAG é mais adequado para conjuntos de dados grandes e diversificados do que os métodos tradicionais.
5. Flexibilidade: para vários tipos de consultas, desde o núcleo de fatos até a mineração de assuntos.

chegar a um veredicto

O GraphRAG oferece uma solução mais inteligente, eficiente e com reconhecimento de contexto para a geração aprimorada de recuperação, introduzindo uma abordagem de recuperação baseada em gráficos. Essa abordagem amplia as possibilidades de criação de sistemas inteligentes de IA.