Tradycyjny RAG vs. Graph RAG, jasno wyjaśnione (z wizualizacjami):

wysoka jakość wyszukiwania w RAG rzadko działa. Wyobraź sobie, że chcesz podsumować biografię, w której każdy rozdział szczegółowo opisuje konkretne osiągnięcie danej osoby. Tradycyjny RAG ma trudności, ponieważ pobiera tylko najlepsze k fragmenty, podczas gdy potrzebny jest cały kontekst.

Graph RAG rozwiązuje to poprzez: - Budowanie grafu z encjami i relacjami z dokumentów. - Przechodzenie przez graf w celu odzyskania kontekstu. - Wysyłanie całego kontekstu do LLM w celu uzyskania odpowiedzi. Wizualizacja pokazuje, jak różni się to od naiwnego RAG:

Zobaczmy, jak Graph RAG rozwiązuje powyższy problem. Najpierw system (zwykle LLM) stworzy graf z dokumentów. Ten graf będzie miał podgraf dla osoby (P), gdzie każde osiągnięcie jest w odległości jednego kroku od węzła encji P.

Podczas podsumowywania system może przeprowadzić przeszukiwanie grafu, aby uzyskać wszystkie istotne konteksty związane z osiągnięciami P.

Cały kontekst pomoże LLM wygenerować pełną odpowiedź, podczas gdy naiwne RAG tego nie zrobi. Systemy Graph RAG są również lepsze od naiwnego RAG, ponieważ LLM-y są z natury zdolne do rozumowania z danymi strukturalnymi.

Mam nadzieję, że to wyjaśnia, czym jest Graph RAG i jakie problemy może rozwiązać! Zostawiam ci wizualną reprezentację tego, jak to działa w porównaniu do tradycyjnego RAG.

Jeśli uważasz go za wnikliwy, udostępnij go ponownie w swojej sieci. Znajdź mnie → @akshay_pachaar ✔️ Aby uzyskać więcej szczegółowych informacji i samouczków na temat LLM, agentów AI i uczenia maszynowego!