Сила Graph RAG: будущее интеллектуального поиска

Поскольку мир становится все более управляемым данными, спрос на точные и эффективные поисковые технологии никогда не был выше. Традиционные поисковые системы, хотя и мощные, часто с трудом могут удовлетворить сложные и тонкие потребности пользователей, особенно при работе с длинными запросами или специализированными доменами. Именно здесь Graph RAG (Поисковая дополненная генерация) становится революционным решением, использующим возможности графов знаний и больших языковых моделей (LLM) для предоставления интеллектуальных, контекстно-зависимых результатов поиска.

В этом подробном руководстве мы подробно рассмотрим мир Graph RAG, его истоки, базовые принципы и революционные достижения, которые он привносит в область поиска информации. Приготовьтесь к путешествию, которое перевернет ваше представление о поиске и откроет новые горизонты в интеллектуальном исследовании данных.

Возвращаясь к основам: оригинальный подход RAG

ТРЯПКА ОРИГНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОТ МЕТА

Прежде чем углубляться в тонкости Graph RAG, важно еще раз рассмотреть основы, на которых он построен: Поисково-дополненная генерация (RAG) техника. RAG — это подход к запросам на естественном языке, который дополняет существующие LLM внешними знаниями, позволяя им предоставлять более актуальные и точные ответы на запросы, требующие конкретных знаний в предметной области.

Процесс RAG включает в себя извлечение релевантной информации из внешнего источника, часто векторной базы данных, на основе запроса пользователя. Этот «базовый контекст» затем поступает в систему LLM, позволяя модели генерировать ответы, более соответствующие внешнему источнику знаний и менее подверженные галлюцинациям или фальсификации.

Хотя первоначальный подход RAG доказал свою высокую эффективность в различных задачах обработки естественного языка, таких как ответы на вопросы, извлечение информации и обобщение, он по-прежнему сталкивается с ограничениями при работе со сложными, многогранными запросами или специализированными областями, требующими глубокого контекстуального понимания.

Ограничения оригинального подхода RAG

Несмотря на свои сильные стороны, исходный подход RAG имеет несколько ограничений, которые мешают ему предоставлять действительно интеллектуальные и полные результаты поиска:

1. Отсутствие понимания контекста: Традиционный RAG опирается на сопоставление ключевых слов и сходство векторов, что может быть неэффективно для выявления нюансов и взаимосвязей в сложных наборах данных. Это часто приводит к неполным или поверхностным результатам поиска.
2. Представление ограниченных знаний: RAG обычно извлекает необработанные фрагменты текста или документы, которым может не хватать структурированного и взаимосвязанного представления, необходимого для всестороннего понимания и рассуждения.
3. Проблемы масштабируемости: По мере того, как наборы данных становятся больше и разнообразнее, вычислительные ресурсы, необходимые для обслуживания векторных баз данных и запросов к ним, могут стать непомерно дорогими.
4. Специфика домена: RAG-системы часто с трудом адаптируются к узкоспециализированным областям или частным источникам знаний, поскольку им не хватает необходимого контекста и онтологий, специфичных для предметной области.

Введите граф RAG

Графы знаний — это структурированные представления объектов реального мира и их отношений, состоящие из двух основных компонентов: узлов и ребер. Узлы представляют отдельные объекты, такие как люди, места, объекты или концепции, а ребра представляют отношения между этими узлами, указывая, как они взаимосвязаны.

Эта структура значительно повышает способность студентов магистратуры (LLM) генерировать обоснованные ответы, предоставляя им доступ к точным и контекстно-релевантным данным. Среди популярных графовых баз данных — Ontotext, ТуманностьГрафик и Нео4Дж, которые облегчают создание и управление этими графами знаний.

ТуманностьГрафик

Метод Graph RAG от NebulaGraph, объединяющий графы знаний с LLM, обеспечивает прорыв в создании более интеллектуальных и точных результатов поиска.

В условиях информационной перегрузки традиционные методы улучшения поиска часто не справляются со сложными запросами и высокими требованиями, предъявляемыми такими технологиями, как ChatGPT. Graph RAG решает эти проблемы, используя KG для обеспечения более полного контекстуального понимания, помогая пользователям получать более умные и точные результаты поиска с меньшими затратами.

Преимущество Graph RAG: что его отличает?

Графики знаний RAG: Источник

Graph RAG предлагает несколько ключевых преимуществ по сравнению с традиционными методами улучшения поиска, что делает его привлекательным выбором для организаций, стремящихся раскрыть весь потенциал своих данных:

1. Улучшенное контекстуальное понимание: Графики знаний обеспечивают богатое, структурированное представление информации, фиксируя сложные отношения и связи, которые часто упускаются из виду традиционными методами поиска. Используя эту контекстную информацию, Graph RAG позволяет магистрантам глубже понять предметную область, что приводит к более точным и информативным результатам поиска.
2. Улучшенное рассуждение и вывод: Взаимосвязанный характер графиков знаний позволяет специалистам LLM рассуждать о сложных отношениях и делать выводы, которые было бы сложно или невозможно, используя только необработанные текстовые данные. Эта возможность особенно ценна в таких областях, как научные исследования, юридический анализ и сбор разведывательной информации, где соединение разрозненных фрагментов информации имеет решающее значение.
3. Масштабируемость и эффективность: Организуя информацию в виде графа, Graph RAG может эффективно извлекать и обрабатывать большие объемы данных, сокращая вычислительные затраты, связанные с традиционными запросами к векторным базам данных. Это преимущество масштабируемости становится все более важным, поскольку наборы данных продолжают расти в размерах и сложности.
4. Адаптивность домена: Графы знаний могут быть адаптированы к конкретным предметным областям, включая онтологии и таксономии, специфичные для предметной области. Такая гибкость позволяет Graph RAG преуспеть в специализированных областях, таких как здравоохранение, финансы или инженерия, где знания конкретной предметной области необходимы для точного поиска и понимания.
5. Эффективность затрат: Используя структурированный и взаимосвязанный характер графов знаний, Graph RAG может достичь сравнимой или лучшей производительности, чем традиционные подходы RAG, при этом требуя меньше вычислительных ресурсов и меньше обучающих данных. Такая экономическая эффективность делает Graph RAG привлекательным решением для организаций, стремящихся максимизировать ценность своих данных при минимизации затрат.

Демонстрация Graph RAG

Эффективность Graph RAG можно проиллюстрировать путем сравнения с другими методами, такими как Vector RAG и Text2Cypher.

• Граф RAG против векторного RAG: При поиске информации о «Стражах Галактики 3» традиционные векторные поисковые системы могут предоставить только базовые сведения о персонажах и сюжетах. Однако Graph RAG предлагает более подробную информацию о навыках персонажей, целях и изменениях личности.
• Граф RAG против Text2Cypher: Text2Cypher преобразует задачи или вопросы в графический запрос, ориентированный на ответы, аналогичный Text2SQL. Пока Text2Cypher генерирует запросы шаблонов графов на основе схемы графа знаний, Graph RAG извлекает соответствующие подграфы для предоставления контекста. Оба имеют преимущества, но Graph RAG имеет тенденцию предоставлять более полные результаты, предлагая ассоциативный поиск и контекстные выводы.

Создание приложений с графом знаний с помощью NebulaGraph

NebulaGraph упрощает создание корпоративных приложений KG. Разработчики могут сосредоточиться на логике оркестровки LLM и проектировании конвейеров, не занимаясь сложными абстракциями и реализациями. Интеграция NebulaGraph с такими средами LLM, как Индекс ламы и Лангчейн позволяет разрабатывать высококачественные и недорогие приложения LLM корпоративного уровня.

 «Graph RAG» против «Graph RAG»

Прежде чем углубляться в применение и реализацию Graph RAG, важно прояснить терминологию, связанную с этой новой технологией. Хотя термины «Graph RAG» и «Knowledge Graph RAG» часто используются как взаимозаменяемые, они обозначают несколько разные концепции:

• Граф РАГ: Этот термин относится к общему подходу использования графов знаний для расширения возможностей поиска и генерации LLM. Он охватывает широкий спектр методов и реализаций, которые используют структурированное представление графов знаний.
• График знаний RAG: этот термин более конкретен и относится к конкретной реализации Graph RAG, которая использует выделенный граф знаний в качестве основного источника информации для поиска и генерации. В этом подходе граф знаний служит комплексным представлением знаний предметной области, фиксируя сущности, отношения и другую соответствующую информацию.

Хотя базовые принципы Graph RAG и Knowledge Graph RAG схожи, последний термин подразумевает более тесно интегрированную и специфичную для предметной области реализацию. На практике многие организации могут выбрать гибридный подход, объединяя графики знаний с другими источниками данных, такими как текстовые документы или структурированные базы данных, чтобы предоставить более полный и разнообразный набор информации для улучшения LLM.

Внедрение Graph RAG: стратегии и лучшие практики

Хотя концепция Graph RAG является мощной, ее успешная реализация требует тщательного планирования и соблюдения лучших практик. Вот некоторые ключевые стратегии и соображения для организаций, желающих внедрить Graph RAG:

1. Построение графа знаний: Первым шагом во внедрении Graph RAG является создание надежного и всеобъемлющего графа знаний. Этот процесс включает в себя определение соответствующих источников данных, извлечение сущностей и связей и организацию их в структурированное и взаимосвязанное представление. В зависимости от предметной области и варианта использования для этого может потребоваться использование существующих онтологий, таксономий или разработка пользовательских схем.
2. Интеграция и обогащение данных: Графики знаний должны постоянно обновляться и обогащаться новыми источниками данных, обеспечивая их актуальность и полноту. Это может включать интеграцию структурированных данных из баз данных, неструктурированного текста из документов или внешних источников данных, таких как веб-страницы или каналы социальных сетей. Для извлечения сущностей, связей и метаданных из этих источников можно использовать автоматизированные методы, такие как обработка естественного языка (НЛП) и машинное обучение.
3. Масштабируемость и оптимизация производительности: Поскольку графы знаний растут в размерах и сложности, обеспечение масштабируемости и оптимальной производительности становится критически важным. Это может включать в себя такие методы, как разделение графа, распределенная обработка и механизмы кэширования, обеспечивающие эффективный поиск и запрос графа знаний.
4. Интеграция LLM и оперативное проектирование: Простая интеграция графов знаний с LLM — критически важный компонент Graph RAG. Это включает в себя разработку эффективных механизмов поиска для извлечения релевантных сущностей и взаимосвязей из графа знаний на основе пользовательских запросов. Кроме того, для эффективного объединения извлеченных знаний с возможностями генерации LLM могут быть использованы методы оперативной инженерии, что обеспечивает более точные и контекстно-зависимые ответы.
5. Пользовательский опыт и интерфейсы: Чтобы в полной мере использовать возможности Graph RAG, организациям следует сосредоточиться на разработке интуитивно понятных и удобных интерфейсов, которые позволят пользователям беспрепятственно взаимодействовать с графами знаний и LLM. Это может включать в себя интерфейсы на естественном языке, инструменты визуального исследования или специализированные приложения, адаптированные к конкретным случаям использования.
6. Оценка и постоянное улучшениеКак и в любой системе на базе искусственного интеллекта, непрерывная оценка и совершенствование имеют решающее значение для обеспечения точности и релевантности результатов Graph RAG. Это может включать такие методы, как оценка с участием человека, автоматизированное тестирование и итеративное уточнение графов знаний и подсказок LLM на основе отзывов пользователей и показателей эффективности.

Интеграция математики и кода в Graph RAG

Чтобы по-настоящему оценить техническую глубину и потенциал Graph RAG, давайте углубимся в некоторые математические и кодировочные аспекты, лежащие в основе его функциональности.

Представление сущностей и отношений

Вот пример реализации встраивания графов с использованием алгоритма Node2Vec в 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}")

Поиск и оперативное проектирование

После внедрения графа знаний следующим шагом будет извлечение соответствующих сущностей и связей на основе запросов пользователей и их использование в подсказках LLM.

Вот простой пример, демонстрирующий, как извлекать сущности и генерировать запрос для LLM с помощью Обнимая лицо Библиотека трансформеров:

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)

Graph RAG в действии: примеры из реальной жизни

Чтобы лучше понять практическое применение и влияние Graph RAG, давайте рассмотрим несколько реальных примеров и тематических исследований:

1. Биомедицинские исследования и открытие лекарств: Исследователи ведущей фармацевтической компании внедрили Graph RAG, чтобы ускорить разработку новых лекарств. Интегрируя графики знаний, собирающие информацию из научной литературы, клинических испытаний и геномных баз данных, они могут использовать LLM для определения перспективных целевых препаратов, прогнозирования потенциальных побочных эффектов и открытия новых терапевтических возможностей. Такой подход привел к значительной экономии времени и средств в процессе разработки лекарств.
2. Анализ юридических дел и исследование прецедентов: Известная юридическая фирма внедрила Graph RAG для расширения своих возможностей в области юридических исследований и анализа. Построив граф знаний, представляющий юридические лица, например законы, прецедентное право и судебные решения, их адвокаты могут использовать запросы на естественном языке для изучения соответствующих прецедентов, анализа юридических аргументов и выявления потенциальных слабых или сильных сторон своих дел. Это привело к более тщательной подготовке дел и улучшению результатов лечения клиентов.
3. Обслуживание клиентов и интеллектуальные помощники: Крупная компания электронной коммерции интегрировала Graph RAG в свою платформу обслуживания клиентов, что позволило ее интеллектуальным помощникам предоставлять более точные и персонализированные ответы. Используя графики знаний, фиксирующие информацию о продуктах, предпочтениях клиентов и истории покупок, помощники могут предлагать индивидуальные рекомендации, решать сложные запросы и активно решать потенциальные проблемы, что приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.
4. Исследование научной литературы: Исследователи престижного университета внедрили Graph RAG, чтобы облегчить изучение научной литературы по различным дисциплинам. Построив график знаний, представляющий исследовательские работы, авторов, учреждения и ключевые концепции, они могут использовать LLM для выявления междисциплинарных связей, выявления новых тенденций и содействия сотрудничеству между исследователями с общими интересами или взаимодополняющими знаниями.

Эти примеры подчеркивают универсальность и влияние Graph RAG в различных областях и отраслях.

Поскольку организации продолжают бороться с постоянно растущими объемами данных и потребностью в интеллектуальных возможностях контекстно-зависимого поиска, Graph RAG становится мощным решением, которое может открыть новые идеи, стимулировать инновации и обеспечить конкурентное преимущество.