Инженерная академия ИИ: 2.16 GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmentation Generation Method)

вводная

GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Augmented Generation) - это передовой метод поиска и генерации. Он сочетает в себе преимущества графовых структур данных и возможности больших языковых моделей (LLM) для преодоления традиционных RAG Некоторые ограничения системы.

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

локомотив

Хотя традиционные системы RAG хорошо работают при поиске по запросам, они испытывают трудности в следующих сценариях:

1. Понимать сложные взаимосвязи между различными частями информации.
2. Работайте с запросами, требующими глубокого понимания контекста или тематики.
3. Эффективная обработка и извлечение информации из больших и разнообразных массивов данных.

GraphRAG обеспечивает более четкое реагирование на контекст, используя графовые структуры для представления и навигации по информации.

Методологические детали

Предварительная обработка документов и создание векторного хранилища

1. получение документов: Обрабатывает исходный документ и разбивает его на более мелкие фрагменты.
2. Извлечение сущностей и отношений: Анализ каждого блока документа для извлечения сущностей и связей между ними.
3. Обобщение элементов: Обобщение извлеченных сущностей и связей в описательные текстовые блоки.
4. Построение графической структуры: Создайте структуру графа с сущностями в качестве узлов и отношениями в качестве ребер.
5. Общественное тестирование: Группировка графов с помощью алгоритмов типа Hierarchical Leiden.
6. Подведение итогов работы сообщества: Для каждого сообщества создается резюме, из которого извлекается его основное содержание.
7. Генерация вектора встраивания: Создание векторов встраивания для блоков документов, сущностей, отношений и резюме сообществ.
8. векторное хранениеХраните эти векторы в базе данных векторов для эффективного поиска.

Рабочий процесс создания усовершенствованного поиска

1. Анализ запросов пользователей для выявления ключевых объектов и тем.
2. многоуровневый поиск::
   • Получение сообщества, связанного с запросом.
   • В рамках этих сообществ далее извлекаются конкретные блоки документов, сущности и отношения.
3. Интегрируйте полученную информацию в единый контекст.
4. Используйте LLM для создания окончательного ответа.
5. При необходимости для оптимизации конечного результата выполняется итерационный поиск и генерация.

Основные возможности GraphRAG

1. Иерархическое представление информации: Поддержка поиска информации на разных уровнях детализации.
2. Реляционное контекстуальное понимание: Эффективное использование корреляций между информацией.
3. масштабируемость: Подход, основанный на организации сообществ, который позволяет эффективно обрабатывать большие массивы данных.
4. Гибкая поддержка запросов: Эффективная поддержка от запросов по конкретным фактам до широких тематических запросов.
5. Интерпретируемый поиск: Графическая структура визуализирует путь поиска информации.

Преимущества этого метода

1. Улучшенное понимание контекста: GraphRAG может предоставлять ответы, более соответствующие контексту.
2. Улучшение познавательных навыков по предмету: группы сообществ облегчают понимание запросов, связанных с широким кругом тем.
3. Снижение вероятности галлюцинаций: структурированные механизмы поиска уменьшают смещение ответов LLM.
4. Масштабируемость: GraphRAG больше подходит для больших и разнообразных наборов данных, чем традиционные методы.
5. Гибкость: для различных типов запросов, от фактологического ядра до тематического поиска.

вынести вердикт

GraphRAG обеспечивает более разумное, эффективное и учитывающее контекст решение для генерации с расширенным поиском, внедряя подход к поиску на основе графов. Этот подход расширяет возможности создания интеллектуальных систем искусственного интеллекта.