Fast GraphRAG: uma ferramenta de geração de aprimoramento de pesquisa gráfica altamente precisa e de baixo custo

Introdução geral

O Fast GraphRAG é uma ferramenta de código aberto desenvolvida pela Circlemind AI para permitir a geração de aumento de recuperação (RAG) eficiente e precisa por meio de algoritmos de gráfico de conhecimento e PageRank. A ferramenta se adapta de forma inteligente ao cenário de uso do usuário, aos dados e aos requisitos de consulta para fornecer um fluxo de trabalho de recuperação interpretável, de baixo custo e eficiente. O Fast GraphRAG foi projetado para ser executado em escala sem recursos ou custos significativos e oferece suporte à atualização de dados em tempo real e à geração de dados dinâmicos, o que o torna adequado para uma variedade de domínios com necessidades de gerenciamento de conhecimento e recuperação de informações.

O uso do Fast-GraphRAG custa apenas 0,48, em comparação com o original, uma economia de quase 6 vezes! E essa relação custo-benefício aumenta ainda mais à medida que o tamanho dos dados e o número de inserções aumentam.

Lista de funções

• Gráficos de conhecimento interpretáveis e passíveis de depuraçãoConhecimento: fornece visualizações de conhecimento navegáveis por humanos que podem ser consultadas, visualizadas e atualizadas.
• Alta eficiência e baixo custoProjetado para operação em larga escala sem recursos ou custos significativos.
• Geração de dados dinâmicosGeração automática e otimização de mapas para melhor atender às suas necessidades de domínio e ontologia.
• atualização incrementalSuporte a atualizações em tempo real, ajustando-se à medida que os dados mudam.
• Exploração inteligenteExploração de gráficos usando o algoritmo PageRank para melhorar a precisão e a confiabilidade.
• Suporte assíncrono e de tipoTotalmente assíncrono com suporte total a tipos para garantir fluxos de trabalho robustos e previsíveis.

Comparação entre LightRAG, GraphRAG e VectorDBs

consultar (um documento etc.)

Inserção de dados

No teste de consulta, o Fast GraphRAG alcança alta precisão de 96% e 95% para todas as consultas e consultas multihop, respectivamente, em comparação com o VectorDB RAG Quase quatro vezes mais.

Além disso, o Fast GraphRAG mediu os tempos de inserção para um teste de referência do conjunto de dados (cerca de 800 blocos): o tempo de inserção do Fast GraphRAG foi de cerca de 1,5 minuto, o que é 27 vezes mais rápido do que o GraphRAG, e a precisão da recuperação foi aprimorada em mais de 401 TP3T.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Instalação a partir da fonte (recomendada para obter o melhor desempenho)::

   # Clonar este repositório
git clone https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag
cd fast-graphrag
instalar o poetry

2. Instalação a partir do PyPi (estabilidade recomendada)::

   pip install fast-graphrag

Início rápido

1. Defina a chave da API da OpenAI:

   export OPENAI_API_KEY="sk-..."

2. Faça o download do texto de A Christmas Carol:

   curl https://raw.githubusercontent.com/circlemind-ai/fast-graphrag/refs/heads/main/mock_data.txt > . /book.txt

3. Opcional: defina o limite de solicitações simultâneas:

   export CONCURRENT_TASK_LIMIT=8

4. Use o seguinte trecho de código Python:

   from fast_graphrag import GraphRAG
DOMAIN = "Analyse this história Concentre-se em como eles interagem uns com os outros, os locais que exploram e seus relacionamentos."
EXAMPLE_QUERIES = [
"Quem são os personagens principais?", "Quais locais são mencionados?
"Quais locais são mencionados?", "Como os personagens interagem?
"Como os personagens interagem?"
]
grag = GraphRAG(

example_queries=EXAMPLE_QUERIES, config=GraphRAG.
config=GraphRAG.Config(
llm_service=OpenAILLMService(
model="your-llm-model",
base_url="llm.api.url.com",
api_key="your-api-key", mode=instructor.
mode=instructor.
Mode.JSON, api_version="your-llm-api_version", client="openai or aztec
client="openai ou azure"
),
embedding_service=OpenAIEmbeddingService(
model="your-embedding-model", base_url="emb.
base_url="emb.api.url.com",
api_key="sua chave-api",
embedding_dim=512,
api_version="sua-versão-llm-api",
client="openai ou azure"
),
),
)

Funções principais

1. Geração de gráficos de conhecimentoGraphRAG: Ao definir domínios e consultas de exemplo, o GraphRAG gerará automaticamente um gráfico de conhecimento adaptado às suas necessidades.
2. Consultas e visualizaçõesConsulta usando o gráfico de conhecimento gerado e exibição dos resultados por meio de ferramentas de visualização.
3. atualização em tempo realO GraphRAG suporta a atualização em tempo real do gráfico de conhecimento à medida que os dados mudam, para garantir que as informações sejam atuais e precisas.
4. Exploração inteligenteGraphRAG: Usando o algoritmo PageRank, o GraphRAG é capaz de explorar de forma inteligente o gráfico de conhecimento para melhorar a precisão e a confiabilidade da recuperação.