Graph RAG müəssisə tətbiqi, mürəkkəb müəssisə sənədləri arasında aşkar struktur əlaqələrini tutmaq üçün bilik qrafiklərini vektor axtarışı ilə birləşdirir. Sadə mətn uyğunluğundan kənara çıxmaqla, bu yanaşma təşkilatlara məntiqi əlaqələri paylaşan müxtəlif məlumat mənbələrini sorğulamağa imkan verir. Müəssisələr tez-tez parçalanmış məlumat siloları ilə mübarizə aparırlar və bu texniki çərçivə həmin seqmentləri vahid bir xəritədə birləşdirmək üçün bir yol təklif edir. Bu məqalə, bu sistemlərin istehsal mühitində yerləşdirilməsi üçün memarlıq tələblərini və praktiki addımları izah edir.
Niyə standart axtarış müəssisə məlumatları üçün kifayət deyil?
Standart vektor axtarışı, məzmunu yüksək ölçülü məkanda vektorların nə qədər yaxınlaşdığına əsasən müəyyən edən semantik oxşarlığa əsaslanır. Sadə sorğular üçün effektiv olsa da, bu üsul çoxpilləli mühakimə və ya xüsusi obyekt əlaqələri haqqında məlumat tələb edən suallara cavab verməkdə tez-tez uğursuz olur. Əgər bir işçi müəyyən bir məhsul layihəsinin tarixi haqqında soruşarsa, vektor axtarışı əlaqəsiz məlumat parçaları qaytara bilər. Bu, həmin layihənin təşkilatın başqa yerlərində saxlanılan xüsusi şöbələrlə, keçmiş büdcə dövrləri və ya satıcı müqavilələri ilə necə əlaqəli olduğuna dair kontekstdən məhrumdur.
Tipik bir hesabda, müəssisə sənədləri standart yerləşdirmə modellərinin yanlış şərh edə biləcəyi sıx texniki jarqon və sahəyə xas terminologiya ehtiva edir. Struktur təbəqə olmadan, axtarış mühərriki oxşar adları paylaşan, lakin fərqli biznes kontekstlərinə aid olan iki obyekti ayıra bilmir. Bu məhdudiyyət, modelin əlaqələri əldə etmək əvəzinə təxmin etdiyi hallüsinasiyalı cavablarla nəticələnir. Graph RAG, modelin cavab yaratmazdan əvvəl məlumat nöqtələri arasında təsdiqlənmiş əlaqələrə istinad etməsini təmin edərək, ciddi struktur əlaqələrini tətbiq etməklə bunu həll edir.
Graph RAG texniki memarlıqda necə işləyir?
Graph RAG-in tətbiqi tandemdə işləyən iki əsas komponenti əhatə edir: strukturlaşdırılmamış sənədlərin əldə edilməsi üçün vektor bazası və əlaqələrin xəritələnməsi üçün qrafik bazası. İstifadəçi sorğu göndərdikdə, sistem ikili axtarış həyata keçirir. Birincisi, vektor oxşarlığından istifadə edərək müvafiq sənəd parçalarını müəyyən edir. İkincisi, sorğunun əsas anlayışları ilə açıq şəkildə əlaqəli olan insanlar, layihələr və ya xüsusi tarixlər kimi əlaqəli obyektləri müəyyən etmək üçün qrafik bazasını gəzir.
Daha sonra sistem bu daxilolmaları Böyük Dil Modelinə göndərilən bir sorğuya sintez edir. Modelə həm sənəd mətnini, həm də strukturlaşdırılmış qrafik əlaqələrini təqdim etməklə, LLM əsas məlumatların daha dəqiq mənzərəsini əldə edir. Bu proses səhv ehtimalını azaldır, çünki model qrafikin əvvəlcədən müəyyən edilmiş məntiqi ilə məhdudlaşdırılır. Tərtibatçılar, ardıcıl performansı qorumaq üçün müəssisə anbarına yeni sənəd növləri daxil olduqda qrafik üçün istifadə olunan sxemin yenilənməsini təmin etməlidirlər.
Uğurlu tətbiq üçün vacib addımlar hansılardır?
Funksional bir sistem qurmaq, məlumatların bazaya daxil olmazdan əvvəl necə işləndiyinə dair bir dəyişiklik tələb edir. Qrafiki doldurmaq üçün xam sənədlərinizdən obyektləri və onların əlaqələrini çıxarmalısınız. Bu, PDF-lər, daxili vikilər və CSV hesabatları kimi müxtəlif fayl formatlarında qovşaqları və kənarları ardıcıl olaraq müəyyən edə bilən sabit bir çıxarış boru kəməri tələb edir. Məlumatlar indeksləndikdən sonra, sorğu əlaqəli məlumatlara ehtiyac olduğunu göstərdikdə qrafik nəticələrinə üstünlük vermək üçün axtarış məntiqini konfiqurasiya etməlisiniz.
- Obyekt çıxarılması üçün yüksək dəyərli məlumatları müəyyən etmək üçün mövcud sənəd anbarlarını yoxlayın.
- Gözlənilən sorğu həcminizi və məlumat mürəkkəbliyinizi dəstəkləyən bir qrafik bazası seçin.
- Obyekt əlaqələrini avtomatik xəritələmək üçün bir çıxarış boru kəməri hazırlayın.
- Vektor axtarışı nəticələrini qrafik keçidləri ilə qarışdırmaq üçün axtarış mühərrikini konfiqurasiya edin.
- Əldə edilmiş kontekstin cavab dəqiqliyini artırdığını yoxlamaq üçün iterativ testlər aparın.
Alien Road müştərilər üçün Graph RAG-i necə tətbiq edir
Alien Road, Graph RAG-ə əsas məlumat sxeminin aydınlığına üstünlük verməklə yanaşır. Tipik bir işdə, struktur əlaqələrinin ən kritik olduğu yerləri müəyyən etmək üçün müştərinin daxili bilik bazasını xəritələməklə başlayırıq. Məsələn, geniş hüquqi sənədləri olan bir şirkət müqavilələr, tərəflər və tarixlər arasında aydın əlaqələrə ehtiyac duyur. AI modelinin bir müddəanın tarixini bir neçə sənəd üzrə dəqiq izləyə bilməsini təmin edərək, bu əlaqələri tətbiq etmək üçün qrafik bazasını konfiqurasiya edirik.
Daha sonra məlumatların çarpaz istinadını tələb edən xüsusi sorğuları sınaqdan keçirərək sistemin performansını izləyirik. Komandamız verilən sualların təbiətinə əsasən qrafik keçidinə və vektor axtarışına ayrılan çəkiləri tənzimləyir. Sistem ümumi məlumat qaytarırsa, qrafikin modeli istiqamətləndirmək üçün kifayət qədər təfərrüat ehtiva etdiyinə əmin olmaq üçün obyekt çıxarılması qaydalarını təkmilləşdiririk. Bu iterativ dövr, axtarış keyfiyyəti dəqiqlik və aktuallıq üçün biznes tələblərinə uyğun gələnə qədər davam edir.
Yerləşdirmə zamanı hansı çətinlikləri gözləməlisiniz?
Yerləşdirmə zamanı ən çox rast gəlinən problem məlumat çıxarılması mərhələsinin keyfiyyətidir. Sənədlərinizdə uyğunsuz terminologiya varsa, qrafik eyni obyekti təmsil edən dublikat qovşaqları ehtiva edəcək və bu da parçalanmış məlumatlara gətirib çıxaracaq. Məlumatlarınızı qrafik bazasına indeksləşdirməzdən əvvəl təmizləməlisiniz. Obyektləriniz üçün standart taksonomiya yaratmaq, əlaqələrin mənalı olmasını təmin etmək üçün tələb olunan bir addımdır.
Bundan əlavə, qrafik ölçüsü böyüdükcə sisteminizin gecikməsi arta bilər. Axtarış prosesi zamanı uzun keçid vaxtlarından qaçmaq üçün qrafik sorğularınızı optimallaşdırmalısınız. Tipik bir hesabda, cavab müddətlərini son istifadəçilər üçün məqbul hədlər daxilində saxlamaq üçün indeksləşdirmə strategiyalarından istifadə edirik. İnfrastrukturun miqyası, məlumatların verilənlər bazası nümunələriniz arasında necə bölündüyünün diqqətlə planlaşdırılmasını, eləcə də köhnəlmiş əlaqələri qrafikdən təmizləmək üçün müntəzəm texniki xidməti tələb edir.
Tətbiqinizin uğurunu necə ölçmək olar?
Uğur, AI sisteminiz tərəfindən yaradılan cavabların dəqiqliyi və aktuallığı ilə müəyyən edilir. Graph RAG sisteminizin çıxışını standart RAG performansının baza xətti ilə müqayisə etməlisiniz. Bir neçə şöbəni əhatə edən bir layihənin statusunu soruşmaq kimi, xüsusilə çoxpilləli mühakiməni hədəf alan bir sıra test sorğularından istifadə edin. Sistem düzgün əlaqələri ardıcıl olaraq müəyyən edə bilirsə, gələcək genişlənmə üçün möhkəm bir təmələ sahibsiniz.
- Cavaba çatmaq üçün çoxpilləli mühakimə tələb edən sorğuların sayını izləyin.
- Cavabların dəqiqliyini əl ilə sənəd nəzərdən keçirmə meyarları ilə müqayisə edin.
- Ardıcıl sistem cavab müddətlərini təmin etmək üçün qrafik keçidlərinin gecikməsini izləyin.
- Mürəkkəb müəssisə sualları üçün hallüsinasiyaların azaldılmasını hesablayın.
- Təqdim olunan cavabların faydalılığı ilə bağlı istifadəçi rəylərini qiymətləndirin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Pilot layihə üçün müəssisəniz daxilində daxili HR siyasətləriniz və ya məhsul spesifikasiyalarınız kimi bir xüsusi məlumat sahəsi seçməklə başlayın. Bütün anbarınızı bir anda indeksləşdirməyə çalışmayın, çünki bu, problemlərin aradan qaldırılmasını çətinləşdirir. Komandanız üçün ən vacib olan obyektləri və əlaqələri müəyyən edin və bu xüsusi sahəni təmsil edən kiçik bir qrafik qurun. Bu qrafikin mövcud vektor mağazanızla inteqrasiyasının ümumi işçi sualları üçün axtarış nəticələrini necə dəyişdirdiyini yoxlayın.
Pilot layihə dəyər nümayiş etdirdikdən sonra, obyekt çıxarılması prosesini və istifadə etdiyiniz xüsusi qrafik sxemini sənədləşdirin. Bu sənədləşdirmə sistemin digər şöbələrə miqyaslanması üçün bir bələdçi rolunu oynayacaq. Həm vektor, həm də qrafik bazalarını təhlükəsiz şəkildə yerləşdirmək üçün lazımi infrastrukturun mövcud olduğundan əmin olmaq üçün İT şöbənizlə əlaqə saxlamalısınız. Əvvəlcə dar bir sahəyə diqqət yetirməklə, daha böyük bir yerləşdirməyə başlamazdan əvvəl məlumatların keyfiyyətinə və sistemin performansına nəzarəti əldə edirsiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması