GraphRAG və ənənəvi RAG, böyük dil modellərinin şəxsi məlumat bazalarından məlumat əldə etmə və sintez etmə üsulunu təkmilləşdirmək üçün nəzərdə tutulmuş fərqli arxitekturalardır. Ənənəvi RAG semantik oxşarlığa əsaslanaraq xüsusi sənəd parçalarını müəyyən etməyə diqqət yetirsə də, Microsoft Research böyük məlumat bazalarının qlobal xülasəsini yaxşılaşdırmaq üçün bilik qraflarından istifadə edən GraphRAG-ı təqdim etdi. Onlar arasında seçim etmək, prioritetinizin dəqiq faktları əldə etmək və ya məzmununuzdakı geniş əlaqələri anlamaqdan asılıdır.
Ənənəvi RAG necə işləyir?
Ənənəvi RAG sənədləri daha kiçik seqmentlərə bölərək və bu seqmentləri vektor yerləşdirmələrinə çevirərək işləyir. İstifadəçi sorğu göndərdikdə, sistem istifadəçinin niyyətinə ən yaxın olan parçaları tapmaq üçün oxşarlıq axtarışı həyata keçirir. Bu parçalar daha sonra cavab yaratmaq üçün kontekst kimi dil modelinə göndərilir. Bu üsul siyasət sənədini və ya texniki təlimatdan çıxarışı tapmaq kimi xüsusi axtarış tapşırıqları üçün yüksək dərəcədə effektivdir. İstifadəçi yaxşı indekslənmiş verilənlər bazasında olan dəqiq məlumatı tapmalı olduqda bu üsul mükəmməldir. Bununla belə, sorğu müxtəlif sənədlər arasında əlaqə yaratmağı və ya bütün korpusu əhatə edən tendensiyaları ümumiləşdirməyi tələb etdikdə, bu üsul çox vaxt uğursuz olur. Tipik bir halda, istifadəçilər modelin struktur əlaqələrdən çox ayrı-ayrı mətn parçalarını axtarmağa kökləndiyi üçün ‘böyük mənzərəni’ qaçırdığını görə bilərlər.
GraphRAG niyə yaradıldı?
GraphRAG mürəkkəb məlumat bazaları ilə işləyərkən standart axtarış üsullarının məhdudiyyətlərini aradan qaldırmaq üçün hazırlanmışdır. Bilik qraflarından istifadə edərək, o, mənbə materialında tapılan müxtəlif obyektlər, kateqoriyalar və anlayışlar arasındakı əlaqələri xəritələyir. Bu, sistemə sadəcə açar sözləri və ya semantik vektorları uyğunlaşdırmaq əvəzinə əlaqələr arasında hərəkət etməyə imkan verən strukturlaşdırılmış məlumat xəritəsi yaradır. Microsoft Research, AI-yə kolleksiyanın bütövlüyü haqqında suallara cavab verməyə imkan verən bilik qraflarından istifadə edərək böyük məlumat bazalarının qlobal xülasəsini yaxşılaşdırmaq üçün GraphRAG-ı təqdim etdi. Əgər siz yüzlərlə iclas qeydləri üzrə üç il ərzində konkret layihənin necə inkişaf etdiyi barədə sual versəniz, GraphRAG bu zaman qrafikini sintez edə bilər, çünki o, iştirak edən insanlar, tapşırıqlar və nəticələr arasındakı əlaqələri başa düşür. Bu, ənənəvi RAG-dan fərqlənir, çünki ənənəvi RAG onları mütləq ardıcıl bir hekayəyə bağlamadan sadəcə ən uyğun iclas qeydlərini üzə çıxarır.
Bu iki arxitekturanı necə müqayisə etmək olar?
| Xüsusiyyət | Ənənəvi RAG | GraphRAG |
|---|---|---|
| Əsas diqqət | Yerli məlumat | Qlobal kontekst |
| Məlumat strukturu | Vektor yerləşdirmələri | Bilik qrafları |
| İdeal istifadə halı | Konkret fakt axtarışı | Trend xülasəsi |
Ümumi güzəştlər hansılardır?
Hər iki həllin tətbiqi məlumatlarınızın keyfiyyətini və sorğularınızın mürəkkəbliyini aydın şəkildə başa düşməyi tələb edir. Ənənəvi RAG-ı qurmaq çox vaxt daha asandır və məlumatların strukturlaşdırılmasına daha az ilkin investisiya tələb edir. Pinecone və ya Weaviate kimi vektor verilənlər bazalarına əsaslandığı üçün quraşdırma prosesi əksər tərtibatçılar üçün standartdır. Siz sadəcə məlumatlarınızı hissələrə bölürsünüz, yerləşdirirsiniz və sorğu edirsiniz. Bunun əksinə olaraq, GraphRAG daha yüksək səviyyədə hazırlıq tələb edir. Siz domeninizi müəyyən edən obyektləri və əlaqələri təyin etməlisiniz. Məlumatlarınız qarışıq və ya qeyri-ardıcıldırsa, bilik qrafı qurmaq çətinləşir. Komandalar üçün ümumi bir model, sürəti və sadəliyi üçün ənənəvi RAG ilə başlamaq, sonra modelin bir neçə sənəd növünün sintezini tələb edən suallara cavab verməkdə ardıcıl olaraq uğursuz olduğunu aşkar etdikdə qrafik əsaslı yanaşmaya keçməkdir.
Alien Road bu texnologiyaları necə tətbiq edir
Alien Road-da biz yol tövsiyə etməzdən əvvəl hər bir müştərinin məlumat mənzərəsini qiymətləndiririk. Biz mövcud sənəd anbarını yoxlamaqla başlayırıq ki, onun aydın daxili əlaqələri ehtiva etdiyini və ya əsasən təcrid olunmuş fayllar toplusu olduğunu görək. Texniki dəstək biletlərinin böyük arxivini idarə edən müştəri üçün biz tez-tez hibrid yanaşma tövsiyə edirik. Biz konkret səhv kodlarının və standart həllərin sürətli əldə edilməsi üçün ənənəvi RAG-dan istifadə edirik. Eyni zamanda, müxtəlif məhsul xətləri üzrə təkrarlanan problemləri və ya kök səbəbləri müəyyən etmək üçün qrafik əsaslı strukturlardan istifadə edirik. Bu, bizə müştəriyə həm dərhal taktiki cavablar, həm də uzunmüddətli strateji anlayışlar təqdim etməyə imkan verir. Biz iterativ sınaq vasitəsilə axtarış dəqiqliyini izləyirik və modelin hər zaman mənbə məlumatlarına əsaslandığından əmin oluruq. Məqsədimiz sistem tərəfindən verilən cavabların dərinliyini maksimuma çatdırarkən hallüsinasiyanı minimuma endirməkdir.
Nə vaxt birini digərindən üstün tutmalısınız?
- Yaxşı müəyyən edilmiş sənədlərdən sürətli, konkret cavablara ehtiyacınız varsa, ənənəvi RAG seçin.
- Texniki komandanızın məlumatların təmizlənməsi üçün vaxtı məhduddursa, ənənəvi RAG seçin.
- Böyük, bir-biri ilə əlaqəli məlumat bazaları üzrə mövzuları ümumiləşdirmək lazımdırsa, GraphRAG seçin.
- İstifadəçiləriniz tez-tez çoxsaylı mənbələri əhatə edən ‘niyə’ və ya ‘necə’ sualları verirsə, GraphRAG seçin.
- Məlumat tələbləriniz zamanla dəyişərsə, hibrid quraşdırmanı nəzərdən keçirin.
Komandanız üçün tətbiq yoxlama siyahısı
- Qrafik xərclərinin əsaslandırılıb-əsaslandırılmadığını müəyyən etmək üçün sənəd korpusunuzun ölçüsünü qiymətləndirin.
- İstifadəçilərinizin verdiyi əsas sualları müəyyən edin ki, onların faktlara əsaslanan və ya sintezə əsaslanan olduğunu görəsiniz.
- Effektiv axtarış vaxtlarını təmin etmək üçün vektor verilənlər bazası parametrlərinizi konfiqurasiya edin.
- Hər iki RAG növündən çıxışları müqayisə etmək üçün sınaq mühiti qurun.
- Əldə edilmiş kontekstin dəqiqliyini izləmək üçün monitorinq protokolu yaradın.
Tez-tez verilən suallar
Həm ənənəvi RAG, həm də GraphRAG-dan birlikdə istifadə edə bilərəmmi?
Bəli, bir çox müasir tətbiqlər hər ikisinin üstünlüklərindən yararlanmaq üçün hibrid yanaşmadan istifadə edir. Bu, sistemə vektor axtarışından istifadə edərək dəqiq sitatları əldə etməyə, eyni zamanda kontekst və tematik xülasələr təqdim etmək üçün bilik qrafından istifadə etməyə imkan verir. Bu kombinasiya çox vaxt həm dəqiqlik, həm də dərin analitik imkanlar tələb edən müəssisə səviyyəli tətbiqlər üçün ən effektivdir.
GraphRAG böyük məlumat bazaları üçün həmişə daha yaxşıdır?
Mütləq deyil. Qlobal xülasə üçün daha yaxşı olsa da, hər ssenari üçün həmişə ən yaxşı seçim deyil. Əgər böyük məlumat bazanız minlərlə müstəqil, əlaqəsiz qeydlərdən ibarətdirsə, bilik qrafı qurmağın xərci buna dəyməyə bilər. Həmişə aləti məlumatlarınızın xüsusi strukturuna uyğunlaşdırın.
GraphRAG-ın tətbiqinin ən çətin hissəsi nədir?
Ən tələbkar cəhət bilik qrafınız üçün sxemin müəyyən edilməsidir. Məlumat obyektlərinizin bir-biri ilə necə əlaqəli olduğunu dəqiq şəkildə təmsil etməlisiniz. Əgər əlaqələr yanlış müəyyən edilərsə, nəticədə yaranan cavablar qeyri-dəqiq və ya çaşdırıcı olacaqdır. Bu, öz biznes məlumatlarınızın dərindən başa düşülməsini və aydın sənədləşdirməni tələb edir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır?
Cari sənəd saxlama yerinizi yoxlamaqla başlayın. Daxili komandalarınızın ən çox verdiyi ilk beş sualı müəyyən edin və cari axtarış sisteminizin onlara düzgün cavab verib-vermədiyini yoxlayın. Əgər sistemin əlaqəli anlayışları birləşdirə bilmədiyini görsəniz, həmin konkret obyektləri kiçik bir qrafikə xəritələmək üçün pilot layihəyə başlayın. Bu kiçik miqyaslı sınaq əlavə mürəkkəbliyin çıxış keyfiyyətinizə nəzərəçarpacaq dərəcədə yaxşılaşdırma təmin edib-etmədiyini ortaya qoyacaq.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması