GraphRAG vs RAG AI sistemlərinin məlumatı necə əldə etdiyini və emal etdiyini yaxşılaşdırmaq istəyən müəssisələr üçün əsas seçimdir. Standart Axtarışla Artırılmış Generasiya (RAG) oxşar sənədləri tapmaq üçün əsasən vektor axtarışına etibar etdiyi halda, GraphRAG məlumat nöqtələri arasındakı xüsusi əlaqələri xəritələşdirmək üçün vektor axtarışını bilik qrafikləri ilə birləşdirir. Bu yanaşma sistemlərə təcrid olunmuş mətn parçalarında sadəcə açar sözləri və ya semantik oxşarlığı müəyyən etməkdənsə, böyük məlumat dəsti üzrə nöqtələri birləşdirməyi tələb edən mürəkkəb sorğulara cavab verməyə imkan verir.
RAG və GraphRAG arasında əsas fərq nədədir?
Standart RAG mətnləri ədədi vektorlara çevirməklə fəaliyyət göstərir. İstifadəçi sual verdikdə, sistem ən uyğun sənəd segementləri üçün bu vektorları axtarır. Bu üsul cavabın tək bir yerdə mövcud olduğu xüsusi, faktiki suallar üçün yaxşı işləyir. Lakin cavab müxtəlif məlumat parçaları arasındakı əlaqəni başa düşməyi tələb etdikdə, o, çox vaxt böyük mənzərəni qaçırır. O, xüsusi kitabı tapan, lakin həmin kitabdakı personajların fərqli rəfli başqa bir cildlə necə əlaqəli olduğunu fərq etməyən kitabxanaçı kimi hərəkət edir.
GraphRAG bilik qrafiki qurmaqla bu prosesə strukturlaşdırılmış təbəqə əlavə edir. Bilik qrafiki obyektləri və onlar arasındakı əlaqələri saxlayaraq faktlar şəbəkəsi yaradır. Vektor əldəetmə prosesini bu qrafiklə əlaqələndirməklə sistem əlaqəli obyektlər arasındakı yolları keçə bilər. Əgər sorğu xüsusi təchizat zəncirinin pozulmasının bir neçə regional filial təsirindən bəhs edirsə, GraphRAG bütün təsirlənmiş obyektləri müəyyən edə bilər, çünki onlar eyni qrafik strukturu daxilində birləşdirilmiş qovşaqlardır. Bu, əsas model üçün qavrayış kontekstinin çox daha yüksək sıxlığını yaradır.
Məlumatlarınız üçün nə vaxt RAG seçməlisiniz?
Bu iki yanaşma arasında seçim etmək əsasən məlumat strukturunuzdan və sorğu mürəkkəbliyinizdən asılıdır. RAG ümumiyyətlə tətbiq etmək üçün daha sürətlidir və daha az hesablama xərci tələb edir. Əgər biznesiniz məhsul təlimatları, standart siyasət yeniləmələri və ya əsas Tez-tez Verilən Suallar kimi sadə, düz sənədləri nəzərdən keçirməlidirsə, RAG çox vaxt minimal texniki xidmətlə kifayət qədər nəticələr verir. O, bilik qrafikinin qurulması və saxlanmasının mürəkkəbliyindən qaçır və bu da onu bir çox təşkilatlar üçün möhkəm başlanğıc nöqtəsinə çevirir.
Yüksək həcmdə statik dəstək biletlərini idarə edən tipik hesab tez-tez sadə vektor axtarışı tətbiqi ilə yüksək dəqiqliyə nail ola bilər. Məlumat adətən öz-özünə qapalı olduğundan və xarici obyektlərin çarpaz istinadını tələb etmədiyindən, qrafik strukturunun əlavə mürəkkəbliyi sorğu performansında mütənasib artım verməyə bilər. Əsas məqsədiniz mürəkkəb daxili əlaqələri xəritələşdirməyə ehtiyac duyulmadan sürətli, sənədlərə xas cavablar vermək olduqda standart RAG-a sadiq qalmalısınız.
Niyə GraphRAG mürəkkəb əlaqələr üçün daha yaxşıdır?
GraphRAG xüsusi olaraq kontekstin məlumatlar arasındakı əlaqələrdə gizləndiyi ssenarilər üçün nəzərdə tutulmuşdur. Böyük müəssisələrdə məlumatlar çox vaxt şöbələr, layihə qeydləri və tarixi məlumat bazaları arasında parçalanır. Standart RAG bu hesabatların fraqmentlərini qaytara bilər, lakin o, mart ayında marketinq komandasının verdiyi qərarın iyul ayında mühəndislik komandasının büdcə məhdudiyyətlərinə təsir etdiyini görməyəcək. Qrafik yanaşması bu obyektləri əlaqəli saxlayır.
- Vektor axtarışının nəzərə almaya biləcəyi dolayı əlaqələri müəyyən edir.
- Fərqli biznes vahidlərinin və ya obyektlərin necə qarşılıqlı əlaqədə olduğuna dair aydın xəritə təqdim edir.
- Cavabları açıq qrafik əlaqələrində əsaslandırmaqla hallüsinasiyaları azaldır.
- Zaman və ya şöbələri əhatə edən geniş məlumat dəstləri üzrə əsaslandırmaya imkan verir.
İcra prosesi necə fərqlənir?
RAG-ın həyata keçirilməsi ilk növbədə yerləşdirmə modelinin və vektor verilənlər bazasının seçilməsini əhatə edir. Siz sənədlərinizi emal edir, onları hissələrə ayırır və indeksdə saxlayırsınız. İş axını sadədir: daxil etmək, yerləşdirmək və sorğu etmək. Bu, mövcud bulud əsaslı infrastrukturdan istifadə edərək bir neçə həftə ərzində AI dəstəkli axtarış aləti yerləşdirməli olan komandalar üçün ümumi nümunədir.
GraphRAG əlavə məlumat mühəndisliyi təbəqəsi tələb edir. Siz əvvəlcə mənbə materialınızdan obyektləri və onların əlaqələrini çıxarmalısınız. Bu, biznesiniz üçün hansı növ obyektlərin (məsələn, insanlar, məhsullar, yerlər) və əlaqələrin (məsələn, idarə edir, istehsal edir, yerləşir) vacib olduğunu göstərən ontologiyanın müəyyən edilməsini əhatə edir. Bu quraşdırma mərhələsi daha uzun çəkir, lakin sorğularınız sadə vektor axtarışının etibarlı şəkildə yerinə yetirə bilmədiyi çox addımlı əsaslandırma tələb etdikdə özünü doğruldur.
Alien Road GraphRAG həllərini necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərinin standart RAG-dan GraphRAG-a keçməyə ehtiyacı olub- olmadığını qiymətləndirərkən xüsusi proses izləyirik. Tipik əməkdaşlıqda biz sorğu qeydlərinin təhlili ilə başlayırıq. Əgər müxtəlif sənəd növlərindən məlumatların sintezini tələb edən yüksək sual dərəcəsi görürüksə, biz qrafikə əsaslanan yanaşma tövsiyə edirik. Biz tam inteqrasiyadan əvvəl konsepsiyanı sübut etmək üçün müştərinin ən kritik biznes obyektləri üzərində cəmləşmiş kiçikmiqyaslı bilik qrafiki qurmaqla başlayırıq.
- Kontekstdəki boşluqları müəyyən etmək üçün cari məlumatların əldə edilməsi uğur nisbətlərini yoxlayın.
- Qrafik strukturunu müəyyən etmək üçün əsas biznes obyektlərini və onların əlaqələrini xəritələşdirin.
- Yüksək dəyərli daxili sənədlərin alt dəstindən istifadə edərək pilot qrafik yaradın.
- Yalnız vektor və qrafik inteqrasiya olunmuş sorğular arasında müqayisəli testlər keçirin.
- Obyektin çəkisini tənzimləmək üçün sintez nəticələrinin dəqiqliyinə nəzarət edin.
GraphRAG ilə bağlı ümumi çətinliklər nələrdir?
GraphRAG ilə bağlı ən böyük çətinlik bilik qrafikinin saxlanmasıdır. Biznes məlumatlarınız dəyişdikcə, yeni əlaqələri əks etdirmək üçün qrafik yenilənməlidir. Əgər yeni məhsul xətti əlavə etsəniz və ya təşkilati strukturunuzu dəyişsəniz, qrafik çıxarma məntiqiniz bu dəyişiklikləri nəzərə almalıdır. Yeni sənədləri sadəcə olaraq yenidən indeksləşdirdiyiniz standart RAG-dan fərqli olaraq, qrafikin saxlanması yeni məlumatların mövcud obyektlər şəbəkəsinə düzgün uyğunlaşmasını təmin etməyi əhatə edir.
Digər problem sorğu zamanı qrafik keçidinin hesablanması dəyəridir. Böyük, mürəkkəb qrafikdə axtarış aparmaq vektor verilənlər bazasında oxşarlıq axtarışı aparmaqdan daha çox resurs tələb edir. AI modelinin yüksək gecikməyə səbəb olmadan müvafiq qrafik yollarını almasını təmin etmək üçün əldəetmə boru kəmərinizi optimallaşdırmalısınız. Ümumi nümunə sürət və dəqiqliyi tarazlaşdırmaq üçün yerli vektor axtarışını fokuslanmış qrafik axtarışı ilə birləşdirməkdir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Ən mürəkkəb sorğularınızı müəyyən etməklə başlayın. İstifadəçilərinizdən cari süni intellekt quraşdırmanızın lazımi kontekstdən məhrum olduğu üçün düzgün cavab verə bilmədiyi on sual seçin. Bu sualların ayrı-ayrı silolarda saxlanılan məlumat nöqtələrinin birləşdirilməsini tələb edib-etmədiyini müəyyənləşdirin. Əgər cavab hədirsə, sizin GraphRAG üçün güclü namizədiniz var. Bu suallarda iştirak edən obyektləri xəritələşdirin və qrafikin onları necə birləşdirə biləcəyini nəzərdən keçirin. Bütün məlumat yığınını həddən artıq mühəndislik etmədən daha ağıllı süni intellekt qarşılıqlı əlaqəsi üçün möhkəm təməl qurabilərsiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması