Graafi RAG-i jõud: intelligentse otsingu tulevik

Kuna maailm muutub üha enam andmepõhiseks, pole nõudlus täpsete ja tõhusate otsingutehnoloogiate järele kunagi olnud suurem. Kuigi traditsioonilised otsingumootorid on võimsad, on neil sageli raskusi kasutajate keeruliste ja nüansirikaste vajaduste rahuldamisega, eriti kui tegemist on pikaajaliste päringute või spetsiaalsete domeenidega. Siin kerkib esile Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation) kui mängu muutev lahendus, mis kasutab intelligentsete ja kontekstiteadlike otsingutulemuste pakkumiseks teadmiste graafikute ja suurte keelemudelite (LLM) jõudu.

Selles põhjalikus juhendis sukeldume sügavale Graph RAGi maailma, uurides selle päritolu, aluspõhimõtteid ja murrangulisi edusamme, mida see teabeotsingu valdkonda toob. Olge valmis alustama teekonda, mis kujundab ümber teie arusaama otsingust ja avab intelligentse andmeuurimise uued piirid.

Põhitõdede uuesti läbivaatamine: algne RAG-lähenemine

Enne Graph RAGi keerukustesse süvenemist on oluline vaadata uuesti läbi alused, millele see on ehitatud: Retrieval-Augmented Generation (RAG) tehnikat. RAG on loomuliku keele päringumeetod, mis täiustab olemasolevaid LLM-e välisteadmistega, võimaldades neil anda asjakohasemaid ja täpsemaid vastuseid päringutele, mis nõuavad spetsiifilisi domeeniteadmisi.

RAG-protsess hõlmab asjakohase teabe hankimist välisest allikast, sageli vektorandmebaasist, kasutaja päringu põhjal. See "maanduskontekst" sisestatakse seejärel LLM-i viipa, võimaldades mudelil genereerida vastuseid, mis on välisele teadmusallikale usaldusväärsemad ja vähem altid hallutsinatsioonidele või väljamõeldistele.

Kuigi algne RAG-lähenemine on osutunud väga tõhusaks mitmesugustes loomuliku keele töötlemise ülesannetes, nagu küsimustele vastamine, teabe hankimine ja kokkuvõtete tegemine, on sellel siiski piiranguid keeruliste, mitmetahuliste päringute või spetsiifiliste domeenide käsitlemisel, mis nõuavad sügavat konteksti mõistmist.

Algse RAG-meetodi piirangud

Vaatamata oma tugevatele külgedele on algsel RAG-meetodil mitmeid piiranguid, mis takistavad selle võimet pakkuda tõeliselt intelligentseid ja kõikehõlmavaid otsingutulemusi.

1. Kontekstuaalse mõistmise puudumine: Traditsiooniline RAG tugineb märksõnade sobitamisele ja vektorite sarnasusele, mis võib keerukate andmekogumite nüansside ja seoste tabamisel olla ebaefektiivne. See viib sageli mittetäielike või pealiskaudsete otsingutulemusteni.
2. Piiratud teadmiste esindus: RAG otsib tavaliselt tooreid tekstitükke või dokumente, millel võib puududa igakülgseks mõistmiseks ja arutlemiseks vajalik struktureeritud ja omavahel seotud esitus.
3. Skaleeritavuse väljakutsed: Kuna andmekogumid kasvavad suuremaks ja mitmekesisemaks, võivad vektorandmebaaside hooldamiseks ja päringute tegemiseks vajalikud arvutusressursid muutuda ülemäära kulukaks.
4. Domeeni spetsiifilisus: RAG-süsteemidel on sageli raske kohaneda kõrgelt spetsialiseerunud valdkondade või omandiõigusega teadmisteallikatega, kuna neil puudub vajalik domeenispetsiifiline kontekst ja ontoloogiad.

Sisestage Graph RAG

Teadmiste graafikud on reaalse maailma olemite ja nende suhete struktureeritud esitused, mis koosnevad kahest põhikomponendist: sõlmedest ja servadest. Sõlmed esindavad üksikuid üksusi, nagu inimesed, kohad, objektid või mõisted, samas kui servad esindavad nende sõlmede vahelisi suhteid, mis näitavad, kuidas need on omavahel seotud.

See struktuur parandab oluliselt LLM-ide võimet genereerida teadlikke vastuseid, võimaldades neil juurdepääsu täpsetele ja kontekstipõhistele andmetele. Populaarsete graafikute andmebaaside pakkumiste hulka kuuluvad Ontotext, NebulaGraphja Neo4J, mis hõlbustavad nende teadmiste graafikute loomist ja haldamist.

NebulaGraph

NebulaGraphi Graph RAG tehnika, mis integreerib teadmiste graafikud LLM-idega, pakub läbimurret intelligentsemate ja täpsemate otsingutulemuste loomisel.

Teabe ülekülluse kontekstis ei suuda traditsioonilised otsingu täiustamise tehnikad sageli keeruliste päringute ja selliste tehnoloogiate nagu ChatGPT kõrgete nõudmistega toime tulla. Graph RAG lahendab need väljakutsed, rakendades KG-sid, et pakkuda põhjalikumat konteksti mõistmist, aidates kasutajatel saada nutikamaid ja täpsemaid otsingutulemusi madalama hinnaga.

Graph RAG eelis: mis eristab seda?

Graph RAG pakub traditsiooniliste otsingu täiustamise tehnikate ees mitmeid olulisi eeliseid, muutes selle kaalukaks valikuks organisatsioonidele, kes soovivad kasutada oma andmete täielikku potentsiaali:

1. Täiustatud kontekstuaalne mõistmine: Teadmiste graafikud pakuvad teabe rikkalikku, struktureeritud esitust, jäädvustades keerukaid seoseid ja seoseid, mida traditsioonilised otsingumeetodid sageli tähelepanuta jätavad. Seda kontekstuaalset teavet võimendades võimaldab Graph RAG LLM-idel arendada domeenist sügavamat arusaamist, mis viib täpsemate ja põhjalikumate otsingutulemusteni.
2. Täiustatud arutluskäik ja järeldused: Teadmiste graafikute omavahel seotud olemus võimaldab LLM-idel arutleda keeruliste suhete üle ja teha järeldusi, mis ainuüksi toortekstiandmetega oleksid keerulised või võimatud. See võimalus on eriti väärtuslik sellistes valdkondades nagu teadusuuringud, juriidiline analüüs ja jälitusteabe kogumine, kus erineva teabe ühendamine on ülioluline.
3. Skaleeritavus ja tõhusus: korraldades teavet graafiku struktuuris, saab Graph RAG tõhusalt hankida ja töödelda suuri andmemahtusid, vähendades traditsiooniliste vektorandmebaasi päringutega seotud arvutuskulusid. See mastaapsuse eelis muutub üha olulisemaks, kuna andmekogumite suurus ja keerukus kasvab.
4. Domeeni kohanemisvõime: Teadmiste graafikuid saab kohandada konkreetsete valdkondade jaoks, hõlmates domeenispetsiifilisi ontoloogiaid ja taksonoomiaid. See paindlikkus võimaldab Graph RAGil silma paista spetsiaalsetes valdkondades, nagu tervishoid, rahandus või inseneritöö, kus domeenispetsiifilised teadmised on täpseks otsimiseks ja mõistmiseks hädavajalikud.
5. Kulutasuvus: Kasutades teadmiste graafikute struktureeritud ja omavahel seotud olemust, võib Graph RAG saavutada võrreldava või parema jõudluse kui traditsioonilised RAG-i lähenemisviisid, nõudes samal ajal vähem arvutusressursse ja vähem koolitusandmeid. See kulutõhusus muudab Graph RAGi atraktiivseks lahenduseks organisatsioonidele, kes soovivad maksimeerida oma andmete väärtust, minimeerides samal ajal kulutusi.

Graafiku RAG demonstreerimine

Graph RAGi tõhusust saab illustreerida võrdluste kaudu teiste tehnikatega, nagu Vector RAG ja Text2Cypher.

• Graafik RAG vs. Vector RAG: kui otsite teavet "Guardians of the Galaxy 3" kohta, võivad traditsioonilised vektorotsingumootorid pakkuda tegelaste ja süžeede kohta ainult põhiandmeid. Graafik RAG pakub aga põhjalikumat teavet iseloomuoskuste, eesmärkide ja identiteedi muutuste kohta.
• Graafik RAG vs. Text2Cypher: Text2Cypher tõlgib ülesanded või küsimused sarnaselt Text2SQL-iga vastusele orienteeritud graafikupäringuks. Kuigi Text2Cypher genereerib teadmiste graafiku skeemi alusel graafiku mustri päringuid, Graph RAG hangib konteksti loomiseks asjakohased alamgraafikud. Mõlemal on eelised, kuid Graph RAG kipub esitama põhjalikumaid tulemusi, pakkudes assotsiatiivseid otsinguid ja kontekstipõhiseid järeldusi.

Teadmiste graafiku rakenduste loomine NebulaGraphi abil

NebulaGraph lihtsustab ettevõttepõhiste KG-rakenduste loomist. Arendajad saavad keskenduda LLM-i orkestreerimisloogikale ja konveieri disainile, ilma keeruliste abstraktsioonide ja rakendustega tegelemata. NebulaGraphi integreerimine LLM-i raamistikega nagu Laama indeks ja LangChain võimaldab arendada kvaliteetseid ja odavaid ettevõtte tasemel LLM-rakendusi.

 „Graafik RAG” vs. „Teadmiste graafik RAG”

Enne Graph RAGi rakendustesse ja juurutustesse süvenemist on oluline selgitada selle areneva tehnika terminoloogiat. Kuigi termineid "Graph RAG" ja "Knowledge Graph RAG" kasutatakse sageli vaheldumisi, viitavad need veidi erinevatele mõistetele.

• Graafik RAG: see termin viitab üldisele lähenemisviisile teadmiste graafikute kasutamisele, et parandada LLM-ide otsingu- ja genereerimisvõimalusi. See hõlmab laia valikut tehnikaid ja rakendusi, mis võimendavad teadmiste graafikute struktureeritud esitust.
• Teadmiste graafik RAG: see termin on täpsem ja viitab Graph RAG konkreetsele teostusele, mis kasutab teabe hankimiseks ja genereerimiseks peamise teabeallikana spetsiaalset teadmiste graafikut. Selle lähenemisviisi puhul toimib teadmiste graafik domeeni teadmiste tervikliku esitusena, jäädvustades üksused, seosed ja muu asjakohase teabe.

Kuigi Graph RAG ja Knowledge Graph RAG aluspõhimõtted on sarnased, tähendab viimane termin tihedamalt integreeritud ja domeenispetsiifilist rakendamist. Praktikas võivad paljud organisatsioonid valida hübriidse lähenemisviisi, kombineerides teadmiste graafikuid teiste andmeallikatega, näiteks tekstidokumentide või struktureeritud andmebaasidega, et pakkuda LLM-i täiustamiseks terviklikumat ja mitmekesisemat teavet.

Graph RAGi rakendamine: strateegiad ja parimad tavad

Kuigi Graph RAGi kontseptsioon on võimas, nõuab selle edukas rakendamine hoolikat planeerimist ja parimate tavade järgimist. Siin on mõned peamised strateegiad ja kaalutlused organisatsioonidele, kes soovivad Graph RAGi kasutusele võtta.

1. Teadmiste graafiku koostamine: Graph RAGi rakendamise esimene samm on tugeva ja kõikehõlmava teadmiste graafiku loomine. See protsess hõlmab asjakohaste andmeallikate tuvastamist, olemite ja suhete eraldamist ning nende organiseerimist struktureeritud ja omavahel seotud esitusse. Sõltuvalt domeenist ja kasutusjuhtumist võib see vajada olemasolevate ontoloogiate, taksonoomiate või kohandatud skeemide väljatöötamist.
2. Andmete integreerimine ja rikastamine: teadmiste graafikuid tuleks pidevalt ajakohastada ja rikastada uute andmeallikatega, tagades nende ajakohasuse ja terviklikkuse. See võib hõlmata struktureeritud andmete integreerimist andmebaasidest, struktureerimata teksti dokumentidest või välistest andmeallikatest, nagu veebilehed või sotsiaalmeedia vood. Nendest allikatest olemite, suhete ja metaandmete eraldamiseks saab kasutada automatiseeritud tehnikaid, nagu loomuliku keele töötlemine (NLP) ja masinõpe.
3. Skaleeritavus ja jõudluse optimeerimine: Teadmiste graafikute suuruse ja keerukuse kasvades muutub mastaapsuse ja optimaalse jõudluse tagamine ülioluliseks. See võib hõlmata selliseid tehnikaid nagu graafiku jaotamine, hajutatud töötlemine ja vahemällu salvestamise mehhanismid, mis võimaldavad teadmiste graafiku tõhusat otsimist ja päringuid.
4. LLM-i integreerimine ja kiire projekteerimine: Graph RAGi oluline komponent on teadmiste graafikute sujuv integreerimine LLM-idega. See hõlmab tõhusate otsingumehhanismide väljatöötamist, et tuua teadmiste graafikult kasutaja päringutel põhinevad asjakohased olemid ja seosed. Lisaks saab kasutada kiireid inseneritehnikaid, et tõhusalt kombineerida saadud teadmisi LLM-i genereerimisvõimalustega, võimaldades täpsemaid ja kontekstiteadlikumaid vastuseid.
5. Kasutajakogemus ja liidesed: Graph RAGi võimsuse täielikuks ärakasutamiseks peaksid organisatsioonid keskenduma intuitiivsete ja kasutajasõbralike liideste arendamisele, mis võimaldavad kasutajatel teadmistegraafikute ja LLM-idega sujuvalt suhelda. See võib hõlmata loomuliku keele liideseid, visuaalseid uurimistööriistu või konkreetsetele kasutusjuhtudele kohandatud domeenispetsiifilisi rakendusi.
6. Hindamine ja pidev täiustamine: Nagu iga AI-põhise süsteemi puhul, on Graph RAG-i väljundite täpsuse ja asjakohasuse tagamiseks oluline pidev hindamine ja täiustamine. See võib hõlmata selliseid tehnikaid nagu in-the-loop hindamine, automatiseeritud testimine ning teadmiste graafikute ja LLM-viipade iteratiivne viimistlemine kasutaja tagasiside ja toimivusmõõdikute põhjal.

Matemaatika ja koodi integreerimine Graph RAG-i

Graph RAGi tehnilise sügavuse ja potentsiaali tõeliseks mõistmiseks süveneme mõnda matemaatilisse ja kodeerimisaspekti, mis on selle funktsionaalsuse aluseks.

Üksuste ja suhete esindamine

Siin on näide graafiku manustamise rakendamisest Pythonis Node2Vec algoritmi abil:

import networkx as nx
from node2vec import Node2Vec
# Create a graph
G = nx.Graph()
# Add nodes and edges
G.add_edge('gene1', 'disease1')
G.add_edge('gene2', 'disease2')
G.add_edge('protein1', 'gene1')
G.add_edge('protein2', 'gene2')
# Initialize Node2Vec model
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, workers=4)
# Fit model and generate embeddings
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1, batch_words=4)
# Get embeddings for nodes
gene1_embedding = model.wv['gene1']
print(f"Embedding for gene1: {gene1_embedding}")

Otsimine ja kiire projekteerimine

Kui teadmiste graafik on manustatud, tuleb järgmiseks sammuks hankida kasutajapäringute põhjal asjakohased olemid ja seosed ning kasutada neid LLM-i viipades.

Siin on lihtne näide, mis demonstreerib olemite toomist ja LLM-i viipa loomist, kasutades Kallistav nägu Transformerite raamatukogu:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Initialize model and tokenizer
model_name = "gpt-3.5-turbo"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Define a retrieval function (mock example)
def retrieve_entities(query):
# In a real scenario, this function would query the knowledge graph
return ["entity1", "entity2", "relationship1"]
# Generate prompt
query = "Explain the relationship between gene1 and disease1."
entities = retrieve_entities(query)
prompt = f"Using the following entities: {', '.join(entities)}, {query}"
# Encode and generate response
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=150)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Graafik RAG tegevuses: näited tegelikust maailmast

Graph RAGi praktiliste rakenduste ja mõju paremaks mõistmiseks uurime mõnda reaalset näidet ja juhtumiuuringuid.

1. Biomeditsiinilised uuringud ja ravimite avastamine: Juhtiva farmaatsiaettevõtte teadlased on rakendanud Graph RAG-i, et kiirendada ravimite avastamist. Integreerides teadmiste graafikud, mis koguvad teavet teaduskirjandusest, kliinilistest uuringutest ja genoomiandmebaasidest, saavad nad kasutada LLM-e, et tuvastada paljutõotavad ravimi sihtmärgid, ennustada võimalikke kõrvaltoimeid ja avastada uusi ravivõimalusi. Selline lähenemine on toonud ravimite väljatöötamise protsessis kaasa märkimisväärse aja ja kulude kokkuhoiu.
2. Õigusjuhtumite analüüs ja pretsedendi uurimine: Silmapaistev advokaadibüroo on võtnud kasutusele Graph RAG, et täiustada oma õigusuuringute ja analüüsi võimekust. Koostades teadmiste graafiku, mis esindab juriidilisi isikuid, nagu põhikirjad, kohtupraktika ja kohtute arvamused, saavad nende advokaadid kasutada loomuliku keele päringuid asjakohaste pretsedentide uurimiseks, juriidiliste argumentide analüüsimiseks ja nende juhtumite võimalike nõrkade või tugevate külgede tuvastamiseks. Selle tulemuseks on juhtumite põhjalikum ettevalmistamine ja klientide paremad tulemused.
3. Klienditeenindus ja intelligentsed assistendid: Suur e-kaubanduse ettevõte on integreerinud Graph RAG-i oma klienditeenindusplatvormi, mis võimaldab nende intelligentsetel assistentidel pakkuda täpsemaid ja isikupärasemaid vastuseid. Kasutades teadmiste graafikuid, mis kajastavad tooteteavet, klientide eelistusi ja ostuajalugu, saavad assistendid pakkuda kohandatud soovitusi, lahendada keerulisi päringuid ja tegeleda ennetavalt võimalike probleemidega, mis suurendab klientide rahulolu ja lojaalsust.
4. Teaduskirjanduse uurimine: Maineka ülikooli teadlased on rakendanud Graph RAG-i, et hõlbustada teaduskirjanduse uurimist mitmes valdkonnas. Koostades teadmusgraafiku, mis esindab uurimistöid, autoreid, institutsioone ja põhikontseptsioone, saavad nad kasutada LLM-e interdistsiplinaarsete seoste avastamiseks, esilekerkivate suundumuste tuvastamiseks ja ühiste huvide või täiendavate teadmistega teadlaste koostöö edendamiseks.

Need näited rõhutavad Graph RAGi mitmekülgsust ja mõju erinevates valdkondades ja tööstusharudes.

Kuna organisatsioonid võitlevad jätkuvalt üha suureneva andmemahu ja nõudlusega intelligentsete, kontekstiteadlike otsinguvõimaluste järele, kerkib Graph RAG esile võimsa lahendusena, mis võib avada uusi teadmisi, edendada innovatsiooni ja pakkuda konkurentsieelist.