Топ-5 фреймворков GraphRAG для улучшенного поиска с помощью искусственного интеллекта

Журнал Forbes недавно назвал приложения RAG самой популярной разработкой в области искусственного интеллекта. Это неудивительно, поскольку RAG требует минимального количества кода и помогает повысить доверие пользователей к вашему LLM.

В последние годы расширенная поисковая генерация (RAG) стала преобразующей платформой, которая объединяет поисковые системы с генеративными моделями. GraphRAG развивает эту концепцию, используя графики знаний, обеспечивая более глубокое понимание и более богатые контекстные результаты.

Что такое GraphRAG?

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) - это передовая методология, которая объединяет извлечение текста, сетевой анализ и возможности больших языковых моделей (LLM) для запроса и обобщения в единую комплексную систему.

Интегрируя эти компоненты, GraphRAG обеспечивает более глубокое понимание текстовых наборов данных, преобразуя сложную информацию в четкие и действенные идеи.

Созданный LLM граф знаний (https://microsoft.github.io/graphrag)

Этот метод отличается способностью сочетать графовых представлений с передовыми инструментами искусственного интеллекта, что делает его мощным ресурсом для анализа и визуализации данных. И не важно используется ли он в инфографике, образовательных материалах или бизнес-аналитике.

Понимание GraphRAG: следующий шаг в развитии генеративного ИИ

GraphRAG расширяет возможности традиционных систем RAG за счет использования графов знаний — структурированных представлений сущностей и взаимосвязей — вместо того, чтобы полагаться на неструктурированный текст или простые документы. Этот подход позволяет:

• Контекстуальное обогащение: Поиск выходит за рамки отдельных документов и включает связанные знания из соседних узлов графа.
• Повышенная точность: Генеративные модели дают более точные и семантически насыщенные ответы.
• Иерархическая аналитика: Графы отображают иерархические и реляционные данные, обеспечивая более глубокое понимание, чем системы, основанные на документах.

Во время выполнения запросов GraphRAG извлекает релевантный текст благодаря векторному сходству и обогащает ответы, извлекая контекст из соседних узлов, обеспечивая всесторонние результаты.

Почему стоит предпочесть GraphRAG классическому RAG?

Несмотря на то, что классические системы RAG являются мощными, их зависимость от неструктурированных, плоских документов создает ограничения.

Преимущества GraphRAG

1. Реляционный контекст: GraphRAG использует связи между объектами, обогащая выходные данные контекстом соседнего узла.
2. Семантическая точность: графы знаний повышают качество поиска благодаря структурированной организации данных.
3. Расширенные возможности логического мышления: Графические иерархии и связи расширяют возможности логического мышления, выходящие за рамки плоских тряпичных систем.

Недостатки классического RAG

1. Ограниченный контекст: Поиск по-прежнему ограничен уровнем документа, отсутствует понимание взаимосвязей.
2. Более низкая точность: Ответы недостаточно точны из-за отсутствия структурированной семантики.

Топ-5 фреймворков GraphRAG

1. GraphRAG and Eden AI: A Perfect Fit

Eden AI объединяет различные инструменты и API-интерфейсы искусственного интеллекта, включая сервисы обработки естественного языка и машинного обучения. Возможности GraphRAG полностью соответствуют миссии Eden AI:

1. Интеграция нескольких моделей: Eden AI поддерживает различные LLM и API, упрощая реализацию GraphRAG.
2. Простое развертывание: Управляйте API-интерфейсами Neo4j или Microsoft GraphRAG с помощью Eden AI для упрощенной интеграции.
3. Оптимизация затрат: прозрачное ценообразование Eden AI и поддержка нескольких поставщиков помогают организациям сбалансировать затраты и производительность.

Использование GraphRAG с Eden AI:

Интеграция с Neo4j: Разверните GraphRAG с Neo4j через API-соединение Eden AI. Используйте GraphCypherQAChain или vector_qa.run для создания рабочего процесса.

2. Neo4j и Cypher: раскрытие потенциала GraphRAG

Neo4j, ведущая графическая база данных, занимает центральное место в реализациях GraphRAG. Она управляет данными с графической структурой с помощью языка запросов Cypher, обеспечивая эффективный доступ к сложным взаимосвязями.

3. Исполнение запросов Neo4j с помощью LangChain

LangChain предлагает два основных метода взаимодействия с Neo4j в приложениях GraphRAG:

1. Прямая генерация запросов к шифру с помощью GraphCypherQAChain

• Используйте функцию GraphCypherQAChain.from_llm, чтобы позволить LLMS LangChain напрямую генерировать шифровальные запросы.
• Например, при задании вопроса типа "Кто является ключевыми заинтересованными сторонами в проекте X?" модель автоматически генерирует и выполняет шифрованные запросы для получения соответствующих графических данных.

2. Векторный запрос с помощью vector_qa.run

• В качестве альтернативы, используйте векторные индексы для поиска внутри графика. LangChain извлекает релевантные узлы с помощью векторного сходства и запрашивает Neo4j для получения более подробной информации.
• Этот метод отличается гибридными настройками данных, сочетая векторный семантический поиск со структурированными графическими данными.

Агент графа знаний:

Вы можете реализовать отдельные инструменты как для структурированной, так и для неструктурированной частей графа знаний, а затем добавить агента, который будет использовать эти инструменты для изучения графа знаний.

Преимущества интеграции Neo4j

• Высокая масштабируемость: Neo4j эффективно обрабатывает крупномасштабные графы знаний.
• Богатый синтаксис запросов: синтаксис Cypher, ориентированный на графы, отлично подходит для извлечения конкретной информации.
• Совместимость с LangChain: Бесшовная интеграция обеспечивает динамическую генерацию запросов и поиск информации, открывая расширенные возможности для разработчиков.

4. Microsoft's GraphRAG: сильные стороны и проблемы

Реализация Microsoft GraphRAG отличается автоматическим созданием графов знаний. Вот как это работает:

Автоматическое построение графов

• Обобщение на основе LLM: Большие языковые модели создают сводки сообществ - групп связанных документов или сущностей.
• Создание узлов и связывание: Эти сообщества становятся узлами, а предполагаемые связи формируют структуру графа, что позволяет эффективно создавать большие масштабируемые графы.

Параметры запросов

1. Локальный запрос: доступ к информации из определенных подграфов для получения целенаправленной информации.
2. Глобальный запрос: Исследование всего графа для получения всесторонних макроскопических представлений.

Проблемы и задачи:

1. Высокая стоимость: Для создания и обслуживания динамических графов требуется множество запросов к API, что увеличивает вычислительные и финансовые затраты.
2. Сложность: Автоматическое построение графов требует высококачественных данных и сложных конвейеров LLM.
3. Узкие места в производительности: Многочисленные запросы к графам могут замедлять выполнение запросов, особенно при глобальном поиске.
4. Гибкость: Добавление новых данных в набор данных graph требует этапа переиндексации, который может быть как трудоемким, так и дорогостоящим

5. GraphRAG для Lettria

Компания Lettria, специализирующаяся на анализе структурированных текстов и обработке естественного языка, привносит уникальные преимущества в GraphRAG:

1. Семантический анализ: Возможности NLP от Lettria позволяют выполнять расширенное распознавание сущностей, извлечение взаимосвязей и семантический анализ для автоматического заполнения графов знаний.
2. Гибридные рабочие процессы: Lettria может предварительно обрабатывать неструктурированные документы для извлечения структурированных объектов, которые GraphRAG использует для обогащения контекстных ответов.

Преимущества Lettria для GraphRAG

• Адаптивность к предметной области: Пользовательские таксономии и семантические инструменты улучшают поиск на основе графов для отраслевых приложений.
• Эффективность предварительной обработки: Lettria обеспечивает высококачественное извлечение данных, повышая точность вывода GraphRAG.
• Полная интеграция: Подключите API Lettria к Neo4j или AWS для получения гибких возможностей развертывания.

Заключение: Будущее GraphRAG в области искусственного интеллекта и поиска информации

GraphRAG знаменует собой значительный прогресс в создании приложений с расширенным поиском, предоставляя структурированную, контекстно-зависимую информацию, выходящую за рамки классических возможностей RAG.

Графическая база данных Neo4j и интеграция с Cypher в сочетании с гибкостью LangChain делают ее идеальной для реализации GraphRAG.

Несмотря на то, что GraphRAG от Microsoft предлагает автоматическое создание графов, его стоимость и сложность требуют тщательного рассмотрения.

EdenAI упрощает развертывание и масштабирование GraphRAG, позволяя компаниям любого размера использовать поиск знаний на основе графов.

По мере развития искусственного интеллекта GraphRAG становится преобразующей силой, изменяющей систему поиска и синтеза информации.

Полезные статьи

• Агенты искусственного интеллекта: что это такое, зачем нужны и почему за ними будущее
• Запуск моделей ChatGPT, Gemini, LLama без VPN через AITunnel

Telegram канал со всеми обновлениями: