Skip to main content

GraphRAG

Теперь мы обращаемся к продвинутой версии RAG, которая более сложна для включения в ваше решение, но способна правильно обрабатывать более широкое разнообразие вопросов. Graph retrieval-augmented generation (GraphRAG) — это продвинутое расширение модели RAG, включающее структуры данных на основе графов для улучшения процесса извлечения. Используя графы, GraphRAG может управлять и использовать сложные взаимосвязи и зависимости между частями информации, значительно улучшая богатство и точность сгенерированного контента.

Базовые системы RAG работают, разбивая документы на фрагменты, встраивая эти фрагменты в векторное пространство и извлекая семантически похожие фрагменты во время запроса для дополнения промптов для LLM. Хотя эффективно для простого поиска фактов или прямого ответа на вопросы, этот подход борется, когда:

  • Ответы требуют соединения информации, разбросанной по множественным документам ("соединение точек").
  • Запросы включают суммирование семантических тем более высокого уровня по набору данных.
  • Набор данных большой, беспорядочный или организован повествовательно, а не как дискретные факты.

Например, базовый RAG может не ответить на "Что сделал Джеффри Хинтон?", если ни один извлеченный фрагмент не охватывает его действия всесторонне. GraphRAG решает это, строя граф знаний сущностей и отношений из набора данных, позволяя многошаговое рассуждение, цепочки отношений и структурированное суммирование.

Использование графов знаний​

В течение нескольких минут GraphRAG CLI может доставить глобальные инсайты и локальный контекст по вашим текстам — без Python. Но если вы хотите больше контроля и гибкости, конвейеры производственного уровня находятся всего в нескольких строках кода, используя пакет neo4j‑graphrag‑python. С официальной библиотекой neo4j-graphrag настройка включает только конфигурацию соединения Neo4j, определение встраивателя и создание извлекателя — и вы сразу получаете полные возможности GraphRAG.

Эта система использует силу графовых баз данных или графов знаний для хранения и запроса взаимосвязанных данных. В GraphRAG фаза извлечения не просто извлекает релевантные документы или фрагменты; она анализирует и извлекает узлы и ребра из графа, который представляет сложные отношения и контексты в данных.

GraphRAG состоит из трех компонентов:

  1. Граф знаний: Этот компонент хранит данные в формате графа, где сущности (узлы) и их отношения (ребра) явно определены. Графовые базы данных высоко эффективны в управлении связанными данными и поддержке сложных запросов, которые включают множественные переходы или отношения.

  2. Система извлечения: Система извлечения в GraphRAG разработана для эффективного запроса графовой базы данных, извлекая подграфы или кластеры узлов, которые наиболее релевантны входному запросу или контексту.

  3. Генеративная модель: Как только релевантные данные извлечены в форме графа, генеративная модель синтезирует эту информацию для создания связных и контекстуально богатых ответов.

GraphRAG представляет значительный скачок вперед в возможностях агентных систем, предлагая сложные инструменты для обработки и генерации ответов на основе сложных взаимосвязанных данных. По мере того, как эта технология развивается, она обещает открыть новые границы в AI-приложениях, делая системы умнее, более контекстуально осведомленными и способными обрабатывать все более сложные задачи.

Построение графов знаний​

Графы знаний фундаментальны в предоставлении структурированной и семантически богатой информации, которая улучшает возможности интеллектуальных систем, включая системы GraphRAG. Построение эффективного графа знаний включает серию шагов, от сбора и обработки данных до интеграции и обслуживания.

Процесс построения графа знаний состоит из нескольких шагов:

  1. Сбор данных: Первый шаг в построении графа знаний — сбор необходимых данных. Эти данные могут поступать из различных источников, включая базы данных, текстовые документы, веб-сайты и даже пользовательский контент. Критично обеспечить разнообразие и качество источников для охвата широкого спектра знаний.

  2. Предобработка данных: Как только данные собраны, их нужно очистить и предобработать. Этот шаг включает удаление нерелевантной или избыточной информации, исправление ошибок и стандартизацию форматов данных. Предобработка жизненно важна для уменьшения шума в данных и улучшения точности последующего процесса извлечения сущностей.

  3. Распознавание и извлечение сущностей: Этот процесс включает идентификацию ключевых элементов (сущностей) из данных, которые будут служить узлами в графе знаний. Общие сущности включают людей, места, организации и концепции. Техники, такие как распознавание именованных сущностей (NER), обычно используются, что может включать ML-модели, обученные на больших наборах данных для точного распознавания и категоризации сущностей.

  4. Извлечение отношений: После идентификации сущностей следующий шаг — определить отношения между ними. Это включает парсинг данных для извлечения предикатов, которые соединяют сущности, формируя ребра графа. Извлечение отношений может быть сложным, особенно в неструктурированных данных, хотя базовые модели показали улучшающуюся эффективность со временем.

  5. Дизайн онтологии: Онтология определяет категории и отношения в графе знаний, служа его основой. Проектирование онтологии включает определение схемы, которая инкапсулирует типы сущностей и возможные типы отношений между ними. Эта схема помогает в систематической организации графа знаний и поддерживает более эффективный запрос и извлечение данных.

  6. Население графа: С онтологией на месте следующий шаг — населить граф извлеченными сущностями и их отношениями. Это включает создание узлов и ребер в графовой базе данных согласно структуре онтологии. Базы данных, такие как Neo4j, OrientDB или Amazon Neptune, могут использоваться для эффективного управления этими структурами данных.

  7. Интеграция и валидация: Как только граф населен, он должен быть интегрирован с существующими системами и валидирован для обеспечения точности и полезности. Это может включать связывание данных из других баз данных, разрешение дублирования сущностей (разрешение сущностей) и проверку того, что граф точно представляет домен знаний.

  8. Обслуживание и обновления: Граф знаний не является статичной сущностью; ему нужны регулярные обновления и обслуживание, чтобы оставаться релевантным. Это включает добавление новых данных, обновление существующей информации и уточнение онтологии по мере идентификации новых типов сущностей или отношений.

Построение графа знаний может значительно улучшить сложное и многошаговое извлечение. Обычно это проводится путем извлечения семантических троек на основе модели данных Resource Description Framework. Это состоит из выражений субъект-предикат-объект. Базовые модели довольно хороши в извлечении этих троек, поэтому эти типы графов знаний теперь могут быть построены в масштабе.

Обещания и опасности динамических графов знаний​

Динамические графы знаний — это значительный шаг вперед в управлении и использовании знаний в приложениях реального времени. Эти графы непрерывно обновляются новой информацией, адаптируясь к изменениям в знаниях и контексте, что может значительно улучшить системы GraphRAG. Однако динамическая природа этих графов также вводит специфические вызовы, которые требуют тщательного рассмотрения.

Преимущества динамических графов знаний:

  • Обработка информации в реальном времени: Динамические графы знаний могут интегрировать данные в реальном времени. Эта способность особенно полезна в окружениях, где информация постоянно меняется, таких как новости, социальные медиа и системы живого мониторинга.

  • Адаптивное обучение: Они непрерывно обновляют себя, обучаясь на новых данных без необходимости периодического переобучения или ручных обновлений. Эта адаптивность критична для приложений в быстро развивающихся областях, таких как медицина, технология и финансы.

  • Структурированный формат: Графы знаний предоставляют критическую информацию в структурированном формате, который может эффективно обрабатываться и рассуждаться, обеспечивая гораздо большую гибкость, чем векторные хранилища, и особенно ценны для понимания богатого контекста сущности.

Риски и вызовы:

  • Сложность в обслуживании: Поддержание точности и надежности динамического графа знаний значительно более сложно, чем управление статичным. Непрерывный приток новых данных может вводить ошибки и несоответствия, которые могут распространяться через граф, если не идентифицированы и исправлены своевременно.

  • Интенсивность ресурсов: Процессы обновления, валидации и поддержания динамических графов знаний требуют значительных вычислительных ресурсов. Эти процессы могут стать ресурсоемкими, особенно по мере роста размера и сложности графа, потенциально ограничивая масштабируемость.

  • Проблемы безопасности и конфиденциальности: Динамические графы знаний, которые включают пользовательские данные или чувствительную информацию, должны управляться со строгим соблюдением стандартов безопасности и конфиденциальности. Аспект реального времени этих графов может усложнить соответствие правилам защиты данных.

  • Зависимость и чрезмерная зависимость: Существует риск чрезмерной зависимости от динамических графов знаний для принятия решений, потенциально приводя к отсутствию критического надзора. Решения, управляемые исключительно автоматизированными инсайтами из графа, могут упустить внешние факторы, которые граф не захватывает.

Стратегии смягчения:

  • Реализация надежных механизмов валидации с автоматизированными инструментами и процессами
  • Проектирование масштабируемой архитектуры с использованием технологий, таких как распределенные базы данных и облачные вычисления
  • Сильные меры безопасности, включая шифрование, контроль доступа и техники анонимизации
  • Поддержание человеческого надзора в критических процессах принятия решений