La puissance de Graph RAG : l'avenir de la recherche intelligente

À l’heure où le monde est de plus en plus axé sur les données, la demande en technologies de recherche précises et efficaces n’a jamais été aussi forte. Les moteurs de recherche traditionnels, bien que puissants, ont souvent du mal à répondre aux besoins complexes et nuancés des utilisateurs, en particulier lorsqu'il s'agit de requêtes à longue traîne ou de domaines spécialisés. C'est là que Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation) apparaît comme une solution révolutionnaire, exploitant la puissance des graphes de connaissances et des grands modèles de langage (LLM) pour fournir des résultats de recherche intelligents et contextuels.

Dans ce guide complet, nous plongerons dans l'univers de Graph RAG, explorant ses origines, ses principes fondamentaux et les avancées révolutionnaires qu'il apporte au domaine de la recherche d'information. Préparez-vous à un voyage qui révolutionnera votre compréhension de la recherche et repoussera les frontières de l'exploration intelligente des données.

Revisiter les bases : l'approche RAG originale

MODÈLE ORIGNAL RAG PAR META

Avant de plonger dans les subtilités de Graph RAG, il est essentiel de revisiter les fondements sur lesquels il est construit : le Génération augmentée par récupération (RAG) technique. RAG est une approche d'interrogation en langage naturel qui améliore les LLM existants avec des connaissances externes, leur permettant de fournir des réponses plus pertinentes et plus précises aux requêtes nécessitant des connaissances spécifiques dans un domaine.

Le processus RAG consiste à extraire des informations pertinentes d'une source externe, souvent une base de données vectorielle, en fonction de la requête de l'utilisateur. Ce « contexte de base » est ensuite intégré à l'invite LLM, permettant au modèle de générer des réponses plus fidèles à la source de connaissances externe et moins sujettes aux hallucinations ou à la fabrication.

Bien que l'approche RAG originale se soit révélée très efficace dans diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la réponse aux questions, l'extraction d'informations et la synthèse, elle se heurte toujours à des limites lorsqu'il s'agit de requêtes complexes et à multiples facettes ou de domaines spécialisés nécessitant une compréhension contextuelle approfondie.

Limites de l’approche RAG originale

Malgré ses atouts, l'approche RAG originale présente plusieurs limites qui entravent sa capacité à fournir des résultats de recherche véritablement intelligents et complets :

1. Manque de compréhension contextuelle: Le RAG traditionnel s'appuie sur la correspondance de mots clés et la similarité vectorielle, qui peuvent s'avérer inefficaces pour capturer les nuances et les relations au sein d'ensembles de données complexes. Cela conduit souvent à des résultats de recherche incomplets ou superficiels.
2. Représentation limitée des connaissances: RAG récupère généralement des morceaux de texte brut ou des documents, qui peuvent manquer de la représentation structurée et interconnectée requise pour une compréhension et un raisonnement complets.
3. Défis d'évolutivité: À mesure que les ensembles de données deviennent plus volumineux et plus diversifiés, les ressources informatiques nécessaires pour maintenir et interroger les bases de données vectorielles peuvent devenir prohibitives.
4. Spécificité du domaine: Les systèmes RAG ont souvent du mal à s'adapter à des domaines hautement spécialisés ou à des sources de connaissances propriétaires, car ils ne disposent pas du contexte et des ontologies spécifiques au domaine nécessaires.

Entrez le graphique RAG

Les graphes de connaissances sont des représentations structurées d'entités du monde réel et de leurs relations, composées de deux composants principaux : les nœuds et les arêtes. Les nœuds représentent des entités individuelles, telles que des personnes, des lieux, des objets ou des concepts, tandis que les bords représentent les relations entre ces nœuds, indiquant comment ils sont interconnectés.

Cette structure améliore considérablement la capacité des étudiants en master à générer des réponses éclairées en leur permettant d'accéder à des données précises et contextuellement pertinentes. Parmi les bases de données graphiques les plus populaires, on trouve Ontotext. NébuleuseGraphiquebauen Néo4J, qui facilitent la création et la gestion de ces graphes de connaissances.

NébuleuseGraphique

La technique Graph RAG de NebulaGraph, qui intègre des graphes de connaissances aux LLM, constitue une avancée majeure dans la génération de résultats de recherche plus intelligents et plus précis.

Dans un contexte de surcharge d'informations, les techniques traditionnelles d'amélioration de la recherche échouent souvent face aux requêtes complexes et aux exigences élevées apportées par des technologies telles que ChatGPT. Graph RAG relève ces défis en exploitant les KG pour fournir une compréhension contextuelle plus complète, aidant ainsi les utilisateurs à obtenir des résultats de recherche plus intelligents et plus précis à moindre coût.

L’avantage Graph RAG : qu’est-ce qui le distingue ?

Graphiques de connaissances RAG : Source

Graph RAG offre plusieurs avantages clés par rapport aux techniques traditionnelles d'amélioration de la recherche, ce qui en fait un choix incontournable pour les organisations cherchant à libérer tout le potentiel de leurs données :

1. Compréhension contextuelle améliorée: Les graphiques de connaissances fournissent une représentation riche et structurée des informations, capturant des relations et des connexions complexes qui sont souvent négligées par les méthodes de recherche traditionnelles. En exploitant ces informations contextuelles, Graph RAG permet aux LLM de développer une compréhension plus approfondie du domaine, conduisant à des résultats de recherche plus précis et plus perspicaces.
2. Raisonnement et inférence améliorés: La nature interconnectée des graphes de connaissances permet aux LLM de raisonner sur des relations complexes et de tirer des inférences qui seraient difficiles, voire impossibles, avec les seules données textuelles brutes. Cette capacité est particulièrement précieuse dans des domaines tels que la recherche scientifique, l’analyse juridique et la collecte de renseignements, où la connexion d’informations disparates est cruciale.
3. Évolutivité et efficacité: En organisant les informations dans une structure graphique, Graph RAG peut récupérer et traiter efficacement de grands volumes de données, réduisant ainsi la surcharge de calcul associée aux requêtes de bases de données vectorielles traditionnelles. Cet avantage en matière d’évolutivité devient de plus en plus important à mesure que les ensembles de données continuent de croître en taille et en complexité.
4. Adaptabilité du domaine: Les graphiques de connaissances peuvent être adaptés à des domaines spécifiques, incorporant des ontologies et des taxonomies spécifiques au domaine. Cette flexibilité permet à Graph RAG d'exceller dans des domaines spécialisés, tels que la santé, la finance ou l'ingénierie, où des connaissances spécifiques au domaine sont essentielles pour une recherche et une compréhension précises.
5. Efficacité des coûts: En tirant parti de la nature structurée et interconnectée des graphes de connaissances, Graph RAG peut atteindre des performances comparables ou supérieures à celles des approches RAG traditionnelles tout en nécessitant moins de ressources de calcul et moins de données de formation. Cette rentabilité fait de Graph RAG une solution attrayante pour les organisations cherchant à maximiser la valeur de leurs données tout en minimisant les dépenses.

Démonstration du graphique RAG

L'efficacité de Graph RAG peut être illustrée par des comparaisons avec d'autres techniques comme Vector RAG et Text2Cypher.

• Graphique RAG par rapport au vecteur RAG: Lors de la recherche d'informations sur « Les Gardiens de la Galaxie 3 », les moteurs de recherche de vecteurs traditionnels peuvent fournir uniquement des détails de base sur les personnages et les intrigues. Graph RAG, cependant, offre des informations plus détaillées sur les compétences des personnages, les objectifs et les changements d'identité.
• Graphique RAG vs Text2Cypher: Text2Cypher traduit des tâches ou des questions en une requête graphique orientée réponse, similaire à Text2SQL. Alors que Texte2Cypher génère des requêtes de modèles de graphiques basées sur un schéma de graphe de connaissances, Graph RAG récupère les sous-graphiques pertinents pour fournir un contexte. Les deux présentent des avantages, mais Graph RAG a tendance à présenter des résultats plus complets, proposant des recherches associatives et des inférences contextuelles.

Création d'applications Knowledge Graph avec NebulaGraph

NebulaGraph simplifie la création d'applications KG spécifiques à l'entreprise. Les développeurs peuvent se concentrer sur la logique d'orchestration LLM et la conception de pipelines sans avoir à gérer des abstractions et des implémentations complexes. L'intégration de NebulaGraph avec des frameworks LLM comme Index des lamas que le béton ey LangChaîne permet le développement d’applications LLM d’entreprise de haute qualité et à faible coût.

 «Graph RAG» contre «Knowledge Graph RAG»

Avant d'approfondir les applications et les implémentations de Graph RAG, il est essentiel de clarifier la terminologie de cette technique émergente. Bien que les termes « Graph RAG » et « Knowledge Graph RAG » soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils désignent des concepts légèrement différents :

• Graphique RAG: Ce terme fait référence à l'approche générale consistant à utiliser des graphes de connaissances pour améliorer les capacités de récupération et de génération des LLM. Il englobe un large éventail de techniques et de mises en œuvre qui exploitent la représentation structurée des graphiques de connaissances.
• Graphique de connaissances RAG: Ce terme est plus spécifique et fait référence à une implémentation particulière de Graph RAG qui utilise un graphe de connaissances dédié comme principale source d'informations pour la récupération et la génération. Dans cette approche, le graphe de connaissances sert de représentation complète des connaissances du domaine, capturant les entités, les relations et d'autres informations pertinentes.

Bien que les principes sous-jacents de Graph RAG et de Knowledge Graph RAG soient similaires, ce dernier terme implique une implémentation plus étroitement intégrée et spécifique au domaine. En pratique, de nombreuses organisations peuvent choisir d'adopter une approche hybride, combinant des graphiques de connaissances avec d'autres sources de données, telles que des documents textuels ou des bases de données structurées, pour fournir un ensemble d'informations plus complet et plus diversifié pour l'amélioration du LLM.

Implémentation de Graph RAG : stratégies et bonnes pratiques

Bien que le concept de Graph RAG soit puissant, sa mise en œuvre réussie nécessite une planification minutieuse et le respect des meilleures pratiques. Voici quelques stratégies et considérations clés pour les organisations souhaitant adopter Graph RAG :

1. Construction d'un graphique de connaissances: La première étape de la mise en œuvre de Graph RAG est la création d'un graphe de connaissances robuste et complet. Ce processus implique d'identifier les sources de données pertinentes, d'extraire les entités et les relations et de les organiser dans une représentation structurée et interconnectée. Selon le domaine et le cas d'utilisation, cela peut nécessiter l'exploitation d'ontologies et de taxonomies existantes ou le développement de schémas personnalisés.
2. Intégration et enrichissement des données: Les graphiques de connaissances doivent être continuellement mis à jour et enrichis avec de nouvelles sources de données, garantissant qu'ils restent à jour et complets. Cela peut impliquer l'intégration de données structurées provenant de bases de données, de textes non structurés provenant de documents ou de sources de données externes telles que des pages Web ou des flux de médias sociaux. Des techniques automatisées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour extraire des entités, des relations et des métadonnées à partir de ces sources.
3. Évolutivité et optimisation des performances: À mesure que la taille et la complexité des graphes de connaissances augmentent, il devient crucial de garantir une évolutivité et des performances optimales. Cela peut impliquer des techniques telles que le partitionnement des graphes, le traitement distribué et les mécanismes de mise en cache pour permettre une récupération et une interrogation efficaces du graphe de connaissances.
4. Intégration LLM et ingénierie rapideL'intégration transparente des graphes de connaissances aux LLM est un élément essentiel de Graph RAG. Cela implique le développement de mécanismes de récupération efficaces pour extraire les entités et relations pertinentes du graphe de connaissances en fonction des requêtes des utilisateurs. De plus, des techniques d'ingénierie rapide peuvent être utilisées pour combiner efficacement les connaissances récupérées avec les capacités de génération du LLM, permettant ainsi des réponses plus précises et contextuelles.
5. Expérience utilisateur et interfaces: Pour exploiter pleinement la puissance de Graph RAG, les organisations doivent se concentrer sur le développement d'interfaces intuitives et conviviales qui permettent aux utilisateurs d'interagir de manière transparente avec les graphiques de connaissances et les LLM. Cela peut impliquer des interfaces en langage naturel, des outils d'exploration visuelle ou des applications spécifiques à un domaine adaptées à des cas d'utilisation spécifiques.
6. Évaluation et amélioration continueComme pour tout système basé sur l'IA, l'évaluation et l'amélioration continues sont essentielles pour garantir l'exactitude et la pertinence des résultats de Graph RAG. Cela peut impliquer des techniques telles que l'évaluation avec intervention humaine, les tests automatisés et l'affinement itératif des graphes de connaissances et des invites LLM en fonction des retours des utilisateurs et des indicateurs de performance.

Intégration des mathématiques et du code dans Graph RAG

Pour vraiment apprécier la profondeur technique et le potentiel de Graph RAG, examinons certains aspects mathématiques et de codage qui sous-tendent ses fonctionnalités.

Représentation des entités et des relations

Voici un exemple de la façon d'implémenter des intégrations graphiques à l'aide de l'algorithme Node2Vec en Python :

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}")

Récupération et ingénierie rapide

Une fois le graphe de connaissances intégré, l'étape suivante consiste à récupérer les entités et relations pertinentes en fonction des requêtes des utilisateurs et à les utiliser dans les invites LLM.

Voici un exemple simple montrant comment récupérer des entités et générer une invite pour un LLM à l'aide de Étreindre le visage Bibliothèque de transformateurs :

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)

Graphique RAG en action : exemples concrets

Pour mieux comprendre les applications pratiques et l'impact de Graph RAG, explorons quelques exemples et études de cas concrets :

1. Recherche biomédicale et découverte de médicaments: Les chercheurs d'une grande société pharmaceutique ont mis en œuvre Graph RAG pour accélérer leurs efforts de découverte de médicaments. En intégrant des graphiques de connaissances capturant des informations provenant de la littérature scientifique, des essais cliniques et des bases de données génomiques, ils peuvent exploiter les LLM pour identifier des cibles médicamenteuses prometteuses, prédire les effets secondaires potentiels et découvrir de nouvelles opportunités thérapeutiques. Cette approche a permis de réaliser d’importantes économies de temps et d’argent dans le processus de développement de médicaments.
2. Analyse de cas juridiques et exploration de précédents: Un cabinet d'avocats de premier plan a adopté Graph RAG pour améliorer ses capacités de recherche et d'analyse juridiques. En construisant un graphe de connaissances représentant les entités juridiques, telles que les statuts, la jurisprudence et les avis judiciaires, leurs avocats peuvent utiliser des requêtes en langage naturel pour explorer les précédents pertinents, analyser les arguments juridiques et identifier les faiblesses ou les forces potentielles de leurs dossiers. Cela a abouti à une préparation de cas plus complète et à de meilleurs résultats pour les clients.
3. Service client et assistants intelligents: Une grande entreprise de commerce électronique a intégré Graph RAG dans sa plateforme de service client, permettant à ses assistants intelligents de fournir des réponses plus précises et personnalisées. En tirant parti des graphiques de connaissances capturant les informations sur les produits, les préférences des clients et les historiques d'achats, les assistants peuvent proposer des recommandations personnalisées, résoudre des demandes complexes et résoudre de manière proactive les problèmes potentiels, conduisant ainsi à une meilleure satisfaction et fidélité des clients.
4. Exploration de la littérature scientifique: Des chercheurs d'une université prestigieuse ont mis en œuvre Graph RAG pour faciliter l'exploration de la littérature scientifique dans plusieurs disciplines. En construisant un graphique de connaissances représentant les articles de recherche, les auteurs, les institutions et les concepts clés, ils peuvent tirer parti des LLM pour découvrir des liens interdisciplinaires, identifier les tendances émergentes et favoriser la collaboration entre chercheurs partageant des intérêts communs ou une expertise complémentaire.

Ces exemples mettent en évidence la polyvalence et l’impact de Graph RAG dans divers domaines et industries.

Alors que les organisations continuent de faire face à des volumes de données toujours croissants et à la demande de fonctionnalités de recherche intelligentes et contextuelles, Graph RAG apparaît comme une solution puissante capable de débloquer de nouvelles informations, de stimuler l'innovation et de fournir un avantage concurrentiel.