Hêza Graf RAG: Pêşeroja Lêgerîna Aqilmend

Her ku cîhan her ku diçe data-rêve dibe, daxwaziya teknolojiyên lêgerînê yên rast û bikêr tu carî zêde nebûye. Motorên lêgerînê yên kevneşopî, her çend bi hêz in, bi gelemperî ji bo peydakirina hewcedariyên tevlihev û nuwaze yên bikarhêneran, bi taybetî dema ku bi pirsên dûvê dirêj an domên pispor re mijûl dibin, têkoşîn dikin. Li vir e ku Graph RAG (Nifşa Vegerandin-Zêdekirî) wekî çareseriyek guheztina lîstikê derdikeve holê, hêza grafikên zanînê û modelên zimanên mezin (LLM) bi kar tîne da ku encamên lêgerînê yên aqilmend,-aqilmend peyda bike.

Di vê rêberê berfireh de, em ê kûr li cîhana Graph RAG-ê bigerin, eslê wê, prensîbên bingehîn, û pêşkeftinên berbiçav ên ku ew di warê veguheztina agahdarî de tîne. Amade bibin ku hûn dest bi rêwîtiyek bikin ku dê têgihîştina weya lêgerînê ji nû ve şekil bike û di vekolîna daneya aqilmend de sînorên nû veke.

Vegerandina Bingehîn: Nêzîkatiya RAG ya Orjînal

Berî ku hûn di nav tevliheviyên Graph RAG-ê de bisekinin, pêdivî ye ku meriv bingehên ku ew li ser hatine çêkirin ji nû ve binihêrin: Retrieval-Augmented Generation (RAG) teknîk. RAG nêzîkatiyek lêpirsîna zimanê xwezayî ye ku LLM-yên heyî bi zanîna derve re zêde dike, û dihêle ku ew bersivên têkildartir û rasttir bidin pirsên ku hewceyê zanîna domaina taybetî ne.

Pêvajoya RAG-ê vegirtina agahdariya têkildar ji çavkaniyek derveyî, bi gelemperî databasek vektor, li ser bingeha pirsa bikarhêner vedihewîne. Dûv re ev "çerçoveya zemînê" di bileziya LLM-ê de tê xwarin, ku dihêle ku model bersivên ku ji çavkaniya zanyariya derveyî re dilsoztir in û kêmtir meyla halusînasyon an çêkirinê ne biafirîne.

Digel ku nêzîkatiya RAG ya orîjînal di karên cûrbecûr yên hilberandina zimanê xwezayî de pir bi bandor îsbat kiriye, wek bersivdana pirsê, derxistina agahdarî, û kurtkirin, ew hîn jî dema ku bi pirsên tevlihev, piralî an jî qadên pispor ên ku hewcedariya têgihîştina kûr a têgihîştinê hewce dike, bi sînoran re rû bi rû dimîne.

Sînorên Nêzîkatiya RAG ya Orjînal

Tevî hêza wê, nêzîkatiya RAG ya orîjînal çend sînorkirinên wê hene ku rê li ber kapasîteya wê digire ku encamên lêgerîna bi rastî jîr û berfireh peyda bike:

1. Nebûna Têgihîştina Têkilî: RAG-a kevneşopî xwe dispêre lihevhatina peyva key û hevsengiya vektorê, ku dikare di girtina nuwaze û têkiliyên di nav daneyên tevlihev de bêbandor be. Ev pir caran dibe sedema encamên lêgerînê yên bêkêmasî an rûpî.
2. Nûnertiya Zanîna Limited: RAG bi gelemperî perçeyên nivîsa xav an belgeyan distîne, ku dibe ku nûneriya birêkûpêk û bi hev ve girêdayî ji bo têgihiştin û ramana berfireh hewce nebe.
3. Zehmetiyên Scalability: Her ku daneyên danûstendinê mezintir û cihêrengtir dibin, çavkaniyên jimartinê yên ku ji bo domandin û lêpirsîna databasên vektorê hewce ne dikarin pir biha bibin.
4. Taybetmendiya Domainê: Pergalên RAG-ê bi gelemperî têdikoşin ku xwe bi qadên pir pispor an çavkaniyên zanyariyê yên xwedan biguncînin, ji ber ku ew nebûna çarçove û ontolojiyên taybetî yên domainê hewce ne.

Graph RAG têkevin

Grafikên zanînê nimandinên sazkirî yên hebûnên cîhana rast û têkiliyên wan in, ku ji du hêmanên sereke pêk tên: girêk û qerax. Nod pêkhateyên takekesî, wek mirov, cih, tişt, an têgînan temsîl dikin, dema ku qerax têkiliyên di navbera van girêkan de destnîşan dikin, ku ew çawa bi hev ve girêdayî ne.

Ev avahî bi girîngî şiyana LLM-an çêtir dike ku bersivên agahdar biafirîne bi rê ve dibe ku ew bigihîjin daneyên rastîn û têkildar. Pêşniyarên databasa grafikên populer ên Ontotext hene, NebulaGraph, û Neo4J, ku çêkirin û birêvebirina van grafikên zanînê hêsan dike.

NebulaGraph

Teknolojiya NebulaGraph's Graph RAG, ku grafikên zanînê bi LLM-an re yek dike, di hilberîna encamên lêgerînê yên aqilmendtir û rastîn de serkeftinek peyda dike.

Di çarçoweya bargiraniya agahdariyê de, teknîkên pêşkeftina lêgerîna kevneşopî bi gelemperî bi pirsên tevlihev û daxwazên bilind ên ku ji hêla teknolojiyên mîna ChatGPT ve têne peyda kirin kêm dibin. Graph RAG van pirsgirêkan bi karanîna KG-an re destnîşan dike da ku têgihiştinek çarçoveyek berfireh peyda bike, ji bikarhêneran re dibe alîkar ku bi lêçûnek kêmtir encamên lêgerînê yên biaqiltir û rastir bistînin.

Avantaja Graph RAG: Çi Ew Ji hev vediqetîne?

Graph RAG gelek avantajên sereke li ser teknîkên pêşkeftina lêgerîna kevneşopî pêşkêşî dike, ku ew ji bo rêxistinên ku dixwazin potansiyela tevahî daneyên xwe vekin vebijarkek berbiçav dike:

1. Têgihîştina Kontekstûalî ya Pêşkeftî: Grafikên zanînê nûnertiyek dewlemend, birêkûpêk a agahdariyan peyda dikin, têkilî û girêdanên tevlihev digirin ku pir caran ji hêla rêbazên lêgerîna kevneşopî ve têne paşguh kirin. Bi karanîna vê agahdariya çarçoveyê, Graph RAG rê dide LLM-an ku têgihîştinek kûr a domanê pêş bixin, ku rê li ber encamên lêgerînê yên rasttir û biaqiltir bigire.
2. Aqlkirin û Encam çêtir kirin: Xwezaya pevgirêdayî ya grafikên zanînê dihêle ku LLM li ser têkiliyên tevlihev bifikirin û encamên ku bi tenê bi daneya nivîsa xav re dijwar an nemumkin be derxînin. Ev jêhatîbûn bi taybetî di warên wekî lêkolîna zanistî, analîzên qanûnî, û berhevkirina îstîxbaratê de bi qîmet e, ku li wir girêdana perçeyên cihêreng ên agahdariya girîng girîng e.
3. Scalability û Efficiency: Bi organîzekirina agahdarî di avahiyek grafîkî de, Graph RAG dikare bi bandorkerî cildên mezin ên daneyê bigire û pêvajo bike, sermaya hesabkerî ya ku bi pirsên databasa vektora kevneşopî ve girêdayî ye kêm bike. Ev avantaja scalability her ku diçe girîngtir dibe ji ber ku databas di mezinahî û tevliheviyê de mezin dibin.
4. Adaptability Domain: Grafîkên zanînê dikarin li ser domên taybetî bêne çêkirin, ontolojî û taksonomiyên taybetî yên domainê di nav xwe de digirin. Ev nermbûn dihêle ku Graph RAG di qadên pispor de, wek lênihêrîna tenduristî, darayî, an endezyariyê, ku zanîna domain-taybet ji bo lêgerîn û têgihîştina rastîn pêdivî ye, pêş bikeve.
5. Bandora Bihayê: Bi karanîna xwezaya birêkûpêk û bi hev ve girêdayî ya grafikên zanînê, Graph RAG dikare performansa berawirdî an çêtir ji nêzîkatiyên RAG-ya kevneşopî bi dest bixe dema ku kêmtir çavkaniyên hesabkerî û kêmtir daneyên perwerdehiyê hewce dike. Vê lêçûniya lêçûnê Graph RAG ji bo rêxistinên ku lê digerin ku nirxa daneyên xwe zêde bikin û lêçûn kêm bikin çareseriyek balkêş dike.

Nîşandana Graf RAG

Bandoriya Graph RAG dikare bi berhevdana bi teknîkên din ên mîna Vector RAG û Text2Cypher re were destnîşan kirin.

• Graph RAG vs Vector RAG: Dema ku li agahdariya li ser "Parêzvanên Galaxy 3" digerin, motorên vekêşana vektorê yên kevneşopî tenê dikarin hûrguliyên bingehîn di derheqê karakter û xêzên de peyda bikin. Lêbelê, Graph RAG di derheqê jêhatîbûn, armanc û guhertinên nasnameyê de agahdariya kûrtir pêşkêşî dike.
• Grafika RAG beramberî Text2Cypher: Text2Cypher peywiran an pirsan vedigerîne pirsnameyek grafîkî ya bersiv-oriented, mîna Text2SQL. Demek Text2Cypher Li ser bingeha şema grafîkî ya zanînê pirsên nimûneyên grafîkê diafirîne, Graph RAG jêrgrafên têkildar vedigire da ku çarçovê peyda bike. Herdu jî avantajên xwe hene, lê Graph RAG meyla dide ku encamên berfirehtir pêşkêşî bike, lêgerînên hevedudanî û encamên kontekstê pêşkêşî dike.

Bi NebulaGraph re Serlêdanên Grafika Zanînê ava bikin

NebulaGraph çêkirina serîlêdanên KG-ya pargîdanî-taybet hêsan dike. Pêşdebir dikarin li ser mantiqa orkestrasyona LLM û sêwirana lûleyê bêyî mijûlbûna bi abstractions û pêkanînên tevlihev bisekinin. Yekbûna NebulaGraph bi çarçoveyên LLM yên mîna Indeksa Llama û LangChain destûrê dide pêşkeftina serîlêdanên LLM-a-asta pargîdaniya-kalîteya bilind, lêçûn kêm.

 "Graph RAG" vs. "Graph Graph RAG"

Berî ku kûrtir di serîlêdan û pêkanînên Graph RAG de kûr bibin, pêdivî ye ku meriv termînolojiya li dora vê teknîka derketî zelal bike. Dema ku têgînên "Graph RAG" û "Grafika Zanînê RAG" bi gelemperî wekî hev têne bikar anîn, ew behsa têgehên hinekî cûda dikin:

• Grafîk RAG: Ev têgeh nêzîkatiya gelemperî ya karanîna grafikên zanînê ji bo zêdekirina kapasîteyên vegerandin û nifşkirina LLM-an vedibêje. Ew cûrbecûr teknîk û pêkanînên ku temsîla birêkûpêk a grafikên zanînê bi kar tîne vedihewîne.
• Grafika Zanînê RAG: Ev têgeh taybetîtir e û behsa pêkanînek taybetî ya Graph RAG dike ku grafiyek zanînê ya taybetî wekî çavkaniya bingehîn a agahdariyê ji bo vegerandin û nifşkirinê bikar tîne. Di vê nêzîkbûnê de, grafika zanînê wekî nûneriyek berfireh a zanîna domainê, girtina saziyan, têkilî û agahdariya din ên têkildar re xizmet dike.

Digel ku prensîbên bingehîn ên Graph RAG û Zanîniya Graph RAG wekhev in, gotina paşîn tê wateya pêkanînek zexmtir û domdar-taybetî. Di pratîkê de, dibe ku gelek rêxistin hilbijêrin ku nêzîkatiyek hîbrîd bipejirînin, grafikên zanyariyê bi çavkaniyên daneya din re, wek belgeyên nivîsê an databasên birêkûpêk, berhev bikin, da ku ji bo pêşkeftina LLM komek agahdariya berfireh û cihêreng peyda bikin.

Pêkanîna Graf RAG: Stratejî û Pratîkên çêtirîn

Digel ku têgîna Graph RAG bi hêz e, pêkanîna wê ya serketî pêdivî bi plansazkirina baldar û pabendbûna bi pratîkên çêtirîn hewce dike. Li vir ji bo rêxistinên ku dixwazin Graph RAG-ê bipejirînin hin stratej û ramanên sereke hene:

1. Avakirina Grafika Zanînê: Pêngava yekem di pêkanîna Graph RAG de çêkirina grafek zanyarî ya bihêz û berfireh e. Ev pêvajo di nav xwe de tespîtkirina çavkaniyên daneya têkildar, derxistina sazî û têkiliyan, û organîzekirina wan di nûnertiyek birêkûpêk û bi hev ve girêdayî ye. Bi doman û doza karanîna ve girêdayî, dibe ku ev pêdivî bi karanîna ontolojiyên heyî, taksonomî, an pêşkeftina şemayên xwerû hewce bike.
2. Yekbûn û zengînkirina daneyan: Divê grafikên zanînê bi domdarî bêne nûve kirin û bi çavkaniyên daneya nû ve were dewlemend kirin, da ku ew aktuel û berfireh bimînin. Dibe ku ev yek yekkirina daneyên birêkûpêk ên ji databasan, nivîsa nesazkirî ya ji belgeyan, an çavkaniyên daneya derveyî yên wekî rûpelên malperê an fêkiyên medyaya civakî pêk bîne. Teknîkên otomatîkî yên mîna pêvajoyek zimanê xwezayî (NLP) û fêrbûna makîneyê dikare were bikar anîn da ku sazî, têkilî û metadata ji van çavkaniyan derxîne.
3. Scalability û Performance Optimization: Her ku grafikên zanînê di mezinahî û tevliheviyê de mezin dibin, temînkirina pîvanbûn û performansa çêtirîn girîng dibe. Dibe ku ev teknîkên wekî dabeşkirina grafê, pêvajoyek belavkirî, û mekanîzmayên cachkirinê vehewîne da ku vegerandin û lêpirsîna grafika zanînê bi bandor bike.
4. LLM Integration and Prompt Engineering: Yekkirina bêkêmasî ya grafikên zanînê bi LLM-an re hêmanek girîng a Graph RAG e. Ev di nav xwe de pêşkeftina mekanîzmayên vegerandina bikêrhatî digire da ku sazî û têkiliyên têkildar ji grafika zanînê ya li ser bingeha pirsên bikarhêneran bigire. Digel vê yekê, teknîkên endezyariyê yên bilez dikarin bêne bikar anîn da ku bi bandor zanîna hatî wergirtin bi kapasîteyên nifşê yên LLM re were hevber kirin, ku bersivên rasttir û-agahdartir bike.
5. Tecrûbeya Bikarhêner û Navrûyan: Ji bo ku bi tevahî hêza Graph RAG-ê bikar bînin, divê rêxistin balê bikişîne ser pêşdebirina navgînên xwerû û bikarhêner-heval ku dihêle bikarhêneran bi grafikên zanînê û LLM-an re bêkêmasî têkilî daynin. Dibe ku ev navgînên zimanê xwezayî, amûrên keşfê yên dîtbarî, an serîlêdanên taybetî yên domainê yên ku li gorî rewşên karanîna taybetî hatine veqetandin, hebe.
6. Nirxandin û Pêşkeftina Berdewam: Mîna her pergalek AI-a ajoker, nirxandin û başkirina domdar ji bo misogerkirina rastbûn û têkildariya derketinên Graph RAG bingehîn e. Dibe ku ev teknolojiyên wekî nirxandina mirov-di-li-loop, ceribandina otomatîkî, û safîkirina dubare ya grafikên zanînê û pêşniyarên LLM-ê yên li ser bingeha nerînên bikarhêner û metrîkên performansê vedihewîne.

Yekkirina Matematîk û Kodê di Graph RAG de

Ji bo ku em bi rastî kûrahiya teknîkî û potansiyela Graph RAG-ê binirxînin, ka em li hin aliyên matematîkî û kodkirinê yên ku fonksiyona wê dişoxilînin bigerin.

Entity û Nûnertiya Têkilî

Li vir mînakek e ku meriv çawa bi karanîna algorîtmaya Node2Vec di Python-ê de bicîhkirina grafîkê pêk tîne:

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}")

Retrieval and Prompt Engineering

Gava ku grafika zanînê tê veqetandin, gava din ev e ku meriv sazî û têkiliyên têkildar li ser bingeha pirsên bikarhêneran vegerîne û van di navgînên LLM de bikar bîne.

Li vir mînakek hêsan e ku destnîşan dike ka meriv çawa saziyan vedigire û ji bo LLM-ê bi karanîna şîretek çêdike. Rûyê Hugging Pirtûkxaneya Transformers:

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)

Grafika RAG di Çalakiyê de: Mînakên Cîhanê yên Rastîn

Ji bo ku em serîlêdanên pratîkî û bandora Graph RAG çêtir fam bikin, ka em çend mînakên cîhana rastîn û lêkolînên dozê bikolin:

1. Lêkolîna Biyomedical û Vedîtina Dermanan: Lekolînwanên pargîdaniyek dermansaziyê ya pêşeng Graph RAG bicîh anîne da ku hewildanên xwe yên vedîtina derman bileztir bikin. Bi tevhevkirina grafikên zanînê yên ku agahdariya ji wêjeya zanistî, ceribandinên klînîkî, û databasên genomîk digirin, ew dikarin LLM-ê bikar bînin da ku armancên dermanên sozdar nas bikin, bandorên alî yên potansiyel pêşbîn bikin, û derfetên dermankirinê yên nû vebikin. Vê nêzîkatiyê di pêvajoya pêşkeftina derman de rê li ber teserûfa dem û lêçûnê ya girîng girtiye.
2. Analîza Doza Hiqûqî û Lêkolîna Pêşîn: Firoşgehek dadrêsî ya navdar Graph RAG pejirand da ku kapasîteyên lêkolîn û analîza qanûnî zêde bike. Bi avakirina grafikek zanînê ku nûnertiya saziyên dadrêsî, wek qanûn, dadrês, û ramanên dadwerî dike, parêzerên wan dikarin pirsên zimanê xwezayî bikar bînin da ku pêşnumayên têkildar bigerin, argumanên dadrêsî analîz bikin, û qelsî an hêza potansiyel di dozên xwe de nas bikin. Vê yekê di amadekirina dozê ya berfirehtir û baştirkirina encamên xerîdar de encam da.
3. Xizmeta Mişterî û Alîkarên Aqilmend: Pargîdaniyek e-bazirganî ya mezin Graph RAG di platforma karûbarê xerîdar a xwe de yek kiriye, ku arîkarên wan ên jîrdar dihêlin ku bersivên rasttir û kesane peyda bikin. Bi karanîna grafikên zanînê ku agahdariya hilberê, tercîhên xerîdar û dîroka kirînê digirin, arîkar dikarin pêşniyarên lihevhatî pêşkêşî bikin, lêpirsînên tevlihev çareser bikin, û bi proaktîf pirsgirêkên potansiyel çareser bikin, ku bibe sedema dilxweşî û dilsoziya xerîdar.
4. Lêgerîna Edebiyata Zanistî: Lekolînwanên li zanîngehek bi prestîj Graph RAG bicîh anîne da ku lêgerîna wêjeya zanistî di nav pir dîsîplînan de hêsantir bike. Bi avakirina grafîkek zanînê ku nûnertiya kaxezên lêkolînê, nivîskar, sazî, û têgehên sereke dike, ew dikarin LLM-yan bi kar bînin da ku têkiliyên navdîsîplîn eşkere bikin, meylên derketinê nas bikin, û hevkariyê di navbera lêkolînerên xwedan berjewendîyên hevbeş an pisporiya temamker de pêşve bibin.

Van mînakan pirrengî û bandora Graph RAG-ê di nav dever û pîşesaziyên cihêreng de ronî dikin.

Gava ku rêxistin berdewam dikin ku bi hêjmara daneyan û daxwaziya kapasîteyên lêgerînê yên aqilmend,-agahdar re mijûl bibin, Graph RAG wekî çareseriyek hêzdar derdikeve holê ku dikare têgihîştinên nû vebike, nûbûnê bimeşîne, û pêşbaziyek peyda bike.