Graph RAG:n teho: Älykkään haun tulevaisuus

Maailman muuttuessa yhä enemmän datalähtöisemmäksi, tarkkojen ja tehokkaiden hakutekniikoiden kysyntä ei ole koskaan ollut suurempi. Perinteiset hakukoneet, vaikka ne ovat tehokkaita, kamppailevat usein käyttäjien monimutkaisten ja vivahteikkojen tarpeiden täyttämisessä, etenkin kun he käsittelevät pitkäjänteisiä kyselyitä tai erikoistuneita verkkotunnuksia. Tässä Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation) tulee esiin peliä muuttavana ratkaisuna, joka hyödyntää tietokaavioiden ja suurten kielimallien (LLM) tehoa älykkäiden, kontekstitietoisten hakutulosten tuottamiseen.

Tässä kattavassa oppaassa sukeltamme syvälle Graph RAG:n maailmaan, tutkimme sen alkuperää, taustalla olevia periaatteita ja uraauurtavia edistysaskeleita, joita se tuo tiedonhaun alalla. Valmistaudu lähtemään matkalle, joka muokkaa ymmärrystäsi hausta ja avaa uusia rajoja älykkäässä tiedonhaussa.

Palaa perusteisiin: alkuperäinen RAG-lähestymistapa

Ennen kuin syventyy Graph RAG:n monimutkaisuuteen, on välttämätöntä käydä uudelleen perusteissa, joille se on rakennettu: Retrieval-Augmented Generation (RAG) tekniikka. RAG on luonnollisen kielen kyselymenetelmä, joka parantaa olemassa olevia LLM-yrityksiä ulkoisella tiedolla, jolloin ne voivat tarjota osuvampia ja tarkempia vastauksia kyselyihin, jotka vaativat erityistä verkkotuntia.

RAG-prosessiin kuuluu asiaankuuluvien tietojen hakeminen ulkoisesta lähteestä, usein vektoritietokannasta, käyttäjän kyselyn perusteella. Tämä "maadoittuva konteksti" syötetään sitten LLM-kehotteeseen, jolloin malli voi luoda vastauksia, jotka ovat uskollisempia ulkoiselle tietolähteelle ja vähemmän alttiita hallusinaatioille tai keksinnöille.

Vaikka alkuperäinen RAG-lähestymistapa on osoittautunut erittäin tehokkaaksi erilaisissa luonnollisen kielen prosessointitehtävissä, kuten kysymyksiin vastaamisessa, tiedon poiminnassa ja yhteenvedossa, se kohtaa silti rajoituksia käsitellessään monimutkaisia, monitahoisia kyselyitä tai erikoistuneita alueita, jotka vaativat syvällistä kontekstuaalista ymmärtämistä.

Alkuperäisen RAG-lähestymistavan rajoitukset

Vahvuuksistaan ​​huolimatta alkuperäisellä RAG-lähestymistavalla on useita rajoituksia, jotka haittaavat sen kykyä tarjota todella älykkäitä ja kattavia hakutuloksia:

1. Kontekstuaalisen ymmärryksen puute: Perinteinen RAG luottaa avainsanojen vastaavuuteen ja vektorien samankaltaisuuteen, mikä voi olla tehotonta monimutkaisten tietojoukkojen vivahteiden ja suhteiden tallentamisessa. Tämä johtaa usein epätäydellisiin tai pinnallisiin hakutuloksiin.
2. Rajoitettu tiedon edustus: RAG hakee tyypillisesti raakatekstipalstoja tai asiakirjoja, joista saattaa puuttua kattavan ymmärtämisen ja päättelyn edellyttämä jäsennelty ja linkitetty esitys.
3. Skaalautuvuuden haasteet: Kun tietojoukot kasvavat ja monipuolistuvat, vektoritietokantojen ylläpitoon ja kyselyihin tarvittavat laskentaresurssit voivat tulla kohtuuttoman kalliiksi.
4. Verkkotunnuksen spesifisyys: RAG-järjestelmillä on usein vaikeuksia mukautua pitkälle erikoistuneisiin alueisiin tai omaan tietolähteeseen, koska niiltä puuttuu tarvittava toimialuekohtainen konteksti ja ontologiat.

Syötä Graph RAG

Tietograafit ovat strukturoituja esityksiä reaalimaailman kokonaisuuksista ja niiden suhteista, jotka koostuvat kahdesta pääkomponentista: solmuista ja reunoista. Solmut edustavat yksittäisiä kokonaisuuksia, kuten ihmisiä, paikkoja, objekteja tai käsitteitä, kun taas reunat edustavat näiden solmujen välisiä suhteita, mikä osoittaa, kuinka ne ovat yhteydessä toisiinsa.

Tämä rakenne parantaa merkittävästi LLM:ien kykyä tuottaa tietoon perustuvia vastauksia mahdollistamalla niiden pääsyn tarkkoihin ja asiayhteyteen liittyviin tietoihin. Suosittuihin kaaviotietokantoihin kuuluu Ontotext, NebulaGraphja Neo4J, jotka helpottavat näiden tietokaavioiden luomista ja hallintaa.

NebulaGraph

NebulaGraphin Graph RAG -tekniikka, joka integroi tietograafit LLM:ien kanssa, tarjoaa läpimurron älykkäämpien ja tarkempien hakutulosten luomisessa.

Tietojen ylikuormituksen yhteydessä perinteiset haun tehostamistekniikat eivät useinkaan ole monimutkaisten kyselyjen ja ChatGPT:n kaltaisten teknologioiden tuomien korkeiden vaatimusten vuoksi. Graph RAG vastaa näihin haasteisiin valjastamalla KG:t tarjoamaan kattavamman kontekstuaalisen ymmärryksen, mikä auttaa käyttäjiä saamaan älykkäämpiä ja tarkempia hakutuloksia pienemmillä kustannuksilla.

Graph RAG:n etu: mikä erottaa sen muista?

Graph RAG tarjoaa useita keskeisiä etuja perinteisiin hakujen tehostamistekniikoihin verrattuna, mikä tekee siitä houkuttelevan valinnan organisaatioille, jotka haluavat hyödyntää tietojensa täyden potentiaalin:

1. Parannettu kontekstuaalinen ymmärtäminen: Tietokaaviot tarjoavat rikkaan, jäsennellyn esityksen tiedosta ja vangitsevat monimutkaisia ​​suhteita ja yhteyksiä, jotka jäävät usein huomiotta perinteisillä hakumenetelmillä. Hyödyntämällä näitä asiayhteyteen liittyviä tietoja, Graph RAG antaa LLM:ille mahdollisuuden kehittää laajempaa ymmärrystä toimialueesta, mikä johtaa tarkempiin ja oivaltavampiin hakutuloksiin.
2. Parempi päättely ja johtopäätös: Tietokaavioiden yhteenliitetyn luonteen ansiosta LLM:t voivat pohtia monimutkaisia ​​suhteita ja tehdä johtopäätöksiä, jotka olisivat vaikeita tai mahdottomia pelkän raakatekstidatan avulla. Tämä ominaisuus on erityisen arvokas sellaisilla aloilla kuin tieteellinen tutkimus, oikeudellinen analyysi ja tiedustelutietojen kerääminen, joissa erilaisten tietojen yhdistäminen on ratkaisevan tärkeää.
3. Skaalautuvuus ja tehokkuus: Järjestämällä tiedot kaaviorakenteeseen Graph RAG voi tehokkaasti hakea ja käsitellä suuria tietomääriä, mikä vähentää perinteisiin vektoritietokantakyselyihin liittyviä laskennallisia lisäkustannuksia. Tämä skaalautuvuusetu tulee yhä tärkeämmäksi tietojoukkojen koon ja monimutkaisuuden kasvaessa.
4. Verkkotunnuksen mukautuvuus: Tietokaavioita voidaan räätälöidä tietyille aloille, jotka sisältävät toimialuekohtaisia ​​ontologioita ja taksonomioita. Tämän joustavuuden ansiosta Graph RAG voi menestyä erikoisaloilla, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa tai suunnittelussa, joissa toimialuekohtainen tieto on välttämätöntä tarkan haun ja ymmärtämisen kannalta.
5. Kustannustehokkuus: Hyödyntämällä tietokaavioiden jäsenneltyä ja toisiinsa yhdistettyä luonnetta Graph RAG voi saavuttaa vertailukelpoisen tai paremman suorituskyvyn kuin perinteiset RAG-lähestymistavat, mutta vaatii vähemmän laskentaresursseja ja vähemmän koulutusdataa. Tämä kustannustehokkuus tekee Graph RAG:sta houkuttelevan ratkaisun organisaatioille, jotka haluavat maksimoida tietojensa arvon ja minimoida kulut.

Esitetään Graph RAG

Graph RAG:n tehokkuutta voidaan havainnollistaa vertaamalla muihin tekniikoihin, kuten Vector RAG ja Text2Cypher.

• Graph RAG vs. Vector RAG: Kun etsit tietoja "Guardians of the Galaxy 3:sta", perinteiset vektorinhakukoneet saattavat tarjota vain perustietoja hahmoista ja juoneista. Graph RAG tarjoaa kuitenkin tarkempaa tietoa hahmojen taidoista, tavoitteista ja identiteetin muutoksista.
• Graph RAG vs. Text2Cypher: Text2Cypher kääntää tehtävät tai kysymykset vastaussuuntautuneeksi kaaviokyselyksi, joka on samanlainen kuin Text2SQL. Sillä aikaa Text2Cypher luo kaaviokuvion kyselyitä tietograafin skeeman perusteella, Graph RAG hakee asiaankuuluvat alikuvaajat kontekstin luomiseksi. Molemmilla on etuja, mutta Graph RAG tarjoaa yleensä kattavampia tuloksia, jotka tarjoavat assosiatiivisia hakuja ja kontekstuaalisia päätelmiä.

Tietograafin sovellusten rakentaminen NebulaGraphilla

NebulaGraph yksinkertaistaa yrityskohtaisten KG-sovellusten luomista. Kehittäjät voivat keskittyä LLM-orkestrointilogiikkaan ja putkien suunnitteluun ilman monimutkaisia ​​abstraktioita ja toteutuksia. NebulaGraphin integrointi LLM-kehyksiin, kuten Laama-indeksi ja LangChain mahdollistaa korkealaatuisten ja edullisien yritystason LLM-sovellusten kehittämisen.

 "Graph RAG" vs. "Knowledge Graph RAG"

Ennen kuin sukeltaa syvemmälle Graph RAG:n sovelluksiin ja toteutuksiin, on tärkeää selventää tätä nousevaa tekniikkaa ympäröivä terminologia. Vaikka termejä "Graph RAG" ja "Knowledge Graph RAG" käytetään usein keskenään, ne viittaavat hieman erilaisiin käsitteisiin:

• Kaavio RAG: Tämä termi viittaa yleiseen lähestymistapaan, jossa tietokaavioita käytetään LLM:ien haku- ja luontiominaisuuksien parantamiseen. Se kattaa laajan valikoiman tekniikoita ja toteutuksia, jotka hyödyntävät tietokaavioiden jäsenneltyä esitystä.
• Knowledge Graph RAG: Tämä termi on tarkempi ja viittaa tiettyyn Graph RAG:n toteutukseen, joka käyttää omistettua tietograafia ensisijaisena tiedonlähteenä hakuun ja luomiseen. Tässä lähestymistavassa tietograafi toimii kattavana esityksenä toimialueen tiedosta, kaappaamalla entiteettejä, suhteita ja muuta asiaankuuluvaa tietoa.

Vaikka Graph RAG:n ja Knowledge Graph RAG:n taustalla olevat periaatteet ovat samanlaiset, jälkimmäinen termi tarkoittaa tiiviimmin integroitua ja toimialuekohtaista toteutusta. Käytännössä monet organisaatiot voivat valita hybridilähestymistavan, jossa tietokaaviot yhdistetään muihin tietolähteisiin, kuten tekstidokumentteihin tai strukturoituihin tietokantoihin, tarjotakseen kattavamman ja monipuolisemman tietojoukon LLM:n parantamiseen.

Graph RAG:n toteuttaminen: strategiat ja parhaat käytännöt

Vaikka Graph RAG:n konsepti on tehokas, sen onnistunut toteutus vaatii huolellista suunnittelua ja parhaiden käytäntöjen noudattamista. Tässä on joitain keskeisiä strategioita ja huomioita organisaatioille, jotka haluavat ottaa Graph RAG:n käyttöön:

1. Tietograafin rakentaminen: Ensimmäinen askel Graph RAG:n käyttöönotossa on vankan ja kattavan tietograafin luominen. Tämä prosessi sisältää relevanttien tietolähteiden tunnistamisen, kokonaisuuksien ja suhteiden poimimisen ja niiden järjestämisen jäsennellyksi ja toisiinsa linkitetyksi esitykseksi. Toimialueesta ja käyttötapauksesta riippuen tämä saattaa edellyttää olemassa olevien ontologioiden, taksonomioiden hyödyntämistä tai mukautettujen skeemojen kehittämistä.
2. Tietojen integrointi ja rikastaminen: Tietokaavioita tulee päivittää jatkuvasti ja rikastaa uusilla tietolähteillä, jotta ne pysyvät ajan tasalla ja kattavina. Tämä voi sisältää strukturoidun tiedon integroimista tietokannoista, strukturoimatonta tekstiä asiakirjoista tai ulkoisista tietolähteistä, kuten verkkosivuilta tai sosiaalisen median syötteistä. Automaattisia tekniikoita, kuten luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) ja koneoppimista voidaan käyttää kokonaisuuksien, suhteiden ja metatietojen poimimiseen näistä lähteistä.
3. Skaalautuvuus ja suorituskyvyn optimointi: Tietokaavioiden koon ja monimutkaisuuden kasvaessa skaalautuvuuden ja optimaalisen suorituskyvyn varmistaminen tulee ratkaisevan tärkeäksi. Tämä voi sisältää tekniikoita, kuten kuvaajan osiointia, hajautettua käsittelyä ja välimuistimekanismeja, jotka mahdollistavat tietograafin tehokkaan haun ja kyselyn.
4. LLM-integraatio ja nopea suunnittelu: Tietokaavioiden saumaton integrointi LLM:ien kanssa on Graph RAG:n kriittinen osa. Tämä edellyttää tehokkaiden hakumekanismien kehittämistä relevanttien entiteettien ja suhteiden hakemiseksi tietograafista käyttäjien kyselyiden perusteella. Lisäksi nopeita suunnittelutekniikoita voidaan käyttää haetun tiedon tehokkaaseen yhdistämiseen LLM:n sukupolviominaisuuksiin, mikä mahdollistaa tarkemmat ja kontekstitietoisemmat vastaukset.
5. Käyttökokemus ja käyttöliittymät: Jotta Graph RAG:n tehoa voitaisiin hyödyntää täysimääräisesti, organisaatioiden tulisi keskittyä kehittämään intuitiivisia ja käyttäjäystävällisiä käyttöliittymiä, joiden avulla käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa tietokaavioiden ja LLM:ien kanssa saumattomasti. Tämä voi sisältää luonnollisen kielen rajapintoja, visuaalisia tutkimustyökaluja tai tiettyihin käyttötapauksiin räätälöityjä verkkoaluekohtaisia ​​sovelluksia.
6. Arviointi ja jatkuva parantaminen: Kuten kaikissa tekoälyohjatuissa järjestelmissä, jatkuva arviointi ja parantaminen ovat välttämättömiä Graph RAG:n tulosten tarkkuuden ja asianmukaisuuden varmistamiseksi. Tämä voi sisältää tekniikoita, kuten in-the-loop -arvioinnin, automaattisen testauksen sekä tietokaavioiden ja LLM-kehotteiden iteratiivisen tarkentamisen käyttäjien palautteen ja suorituskykymittareiden perusteella.

Matematiikan ja koodin integrointi Graph RAG:iin

Ymmärtääksemme todella Graph RAG:n teknistä syvyyttä ja potentiaalia, syvennytään matemaattisiin ja koodausnäkökohtiin, jotka tukevat sen toimivuutta.

Kokonaisuuden ja suhteiden edustus

Tässä on esimerkki kaavioiden upotusten toteuttamisesta Node2Vec-algoritmilla Pythonissa:

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}")

Haku ja nopea suunnittelu

Kun tietograafi on upotettu, seuraava vaihe on hakea asiaankuuluvat entiteetit ja suhteet käyttäjien kyselyjen perusteella ja käyttää niitä LLM-kehotteissa.

Tässä on yksinkertainen esimerkki, joka havainnollistaa kokonaisuuksien hakemista ja kehotteen luomista LLM:lle käyttämällä Halaaminen kasvot Transformers-kirjasto:

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)

Kaavio RAG toiminnassa: Esimerkkejä tosielämästä

Ymmärtääksesi paremmin Graph RAG:n käytännön sovelluksia ja vaikutuksia, tutkitaan muutama tosielämän esimerkki ja tapaustutkimus:

1. Biolääketieteen tutkimus ja lääketutkimus: Johtavan lääkeyhtiön tutkijat ovat ottaneet käyttöön Graph RAG:n nopeuttaakseen lääkekehitystoimiaan. Integroimalla tietokaavioita, jotka keräävät tietoa tieteellisestä kirjallisuudesta, kliinisistä tutkimuksista ja genomitietokannoista, he voivat hyödyntää LLM:itä tunnistamaan lupaavat lääkekohteet, ennustamaan mahdollisia sivuvaikutuksia ja paljastamaan uusia hoitomahdollisuuksia. Tämä lähestymistapa on johtanut merkittäviin ajan- ja kustannussäästöihin lääkekehitysprosessissa.
2. Oikeustapausten analyysi ja ennakkotapausten tutkiminen: Merkittävä asianajotoimisto on ottanut käyttöön Graph RAG:n parantaakseen oikeudellisia tutkimus- ja analyysivalmiuksiaan. Luomalla tietokaavion, joka edustaa juridisia henkilöitä, kuten säädöksiä, oikeuskäytäntöä ja oikeudellisia lausuntoja, heidän asianajajansa voivat käyttää luonnollisen kielen kyselyitä tutkiakseen asiaankuuluvia ennakkotapauksia, analysoidakseen oikeudellisia argumentteja ja tunnistaakseen tapaustensa mahdollisia heikkouksia tai vahvuuksia. Tämä on johtanut kattavampaan tapausten valmisteluun ja parantunut asiakastuloksissa.
3. Asiakaspalvelu ja älykkäät avustajat: Suuri verkkokauppayritys on integroinut Graph RAG:n asiakaspalvelualustaan, jolloin älykkäät avustajat voivat tarjota tarkempia ja yksilöllisempiä vastauksia. Hyödyntämällä tuotetietoja, asiakkaiden mieltymyksiä ja ostohistoriaa kuvaavia tietokaavioita avustajat voivat tarjota räätälöityjä suosituksia, ratkaista monimutkaisia ​​tiedusteluja ja käsitellä ennakoivasti mahdollisia ongelmia, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta.
4. Tieteellisen kirjallisuuden tutkimus: Arvostetun yliopiston tutkijat ovat ottaneet käyttöön Graph RAG:n helpottaakseen tieteellisen kirjallisuuden tutkimista useiden tieteenalojen välillä. Rakentamalla tutkimuspapereita, kirjoittajia, instituutioita ja avainkäsitteitä edustavan tietokaavion he voivat hyödyntää LLM:itä paljastamaan tieteidenvälisiä yhteyksiä, tunnistamaan nousevia suuntauksia ja edistämään yhteistyötä tutkijoiden välillä, joilla on yhteisiä kiinnostuksen kohteita tai täydentävää asiantuntemusta.

Nämä esimerkit korostavat Graph RAG:n monipuolisuutta ja vaikutusta eri aloilla ja toimialoilla.

Kun organisaatiot kamppailevat jatkuvasti kasvavien tietomäärien ja älykkäiden, kontekstitietoisten hakutoimintojen kysynnän kanssa, Graph RAG nousee tehokkaaksi ratkaisuksi, joka voi avata uusia oivalluksia, edistää innovaatioita ja tarjota kilpailuetua.