RAG və ya Retrieval-Augmented Generation, AI cavablarını xüsusi, faktiki məlumatlarda əsaslandırmaq üçün böyük dil modellərini xarici məlumat mənbələrinə birləşdirir. Standart RAG semantik oxşarlığa əsasən ayrı-ayrı sənəd hissələrini götürdüyü halda, Graph RAG varlıqlar arasındakı əlaqələri xəritələşdirmək üçün bilik qrafiklərindən istifadə edir və mürəkkəb, çoxhoplu sorğular üçün əldəetmə dəqiqliyini artırır. Bu fundamental fərq AI sisteminin biznes bilik bazanızdakı fərqli məlumat parçaları arasında əlaqələri nə dərəcədə yaxşı başa düşdüyünü müəyyən edir.
Standart RAG nədir?
Standart RAG daxili sənədlərinizi vektor yerləşdirmələrinə çevirməklə işləyir. İstifadəçi sual verdikdə, sistem ən uyğun mətn parçalarını tapmaq üçün oxşarlıq axtarışı həyata keçirir. Bu fraqmentlər daha sonra cavab yaratmaq üçün dil modelinə verilir. Cavabın tək, yaxşı müəyyən edilmiş paraqrafda mövcud olduğu birbaşa suallar üçün effektiv şəkildə işləyir. Bununla belə, bu üsul tez-tez sorğu müxtəlif sənədlərdən məlumatların sintez edilməsini tələq etdikdə və ya kontekst incə, qeyri-mətn əlaqələrində gizləndikdə çətinlik çəkir.
Marketinq komandasının illərlə dəstək biletləri üzrə müştəri əhval-ruhiyyəsini təhlil etməli olduğu ssenarini nəzərdən keçirin. Əsas vektor axtarışı geri ödəmə ilə bağlı tək bir bileti çəkə bilər, lakin həmin geri ödəməni müəyyən məhsul buraxılışı və ya təkrarlanan göndərmə problemi ilə əlaqələndirən daha geniş tendensiyanı görə bilmir. Burada məhdudiyyət struktur məlumatlılığının olmamasıdır. Model mütənnəni görür, lakin məhsul, müştəri və xüsusi uğursuzluq nöqtələri arasındakı əsas əlaqələri görmür.
Graph RAG əldə etməni necə yaxşılaşdırır?
Graph RAG əldə etmə prosesinə bilik qrafikini daxil etməklə yanaşmanı dəyişir. Bilik qrafiki məlumatı düyünlər və kənarlar şəbəkəsi kimi saxlayır, burada düyünlər məhsullar və ya işçilər kimi varlıqları, kənarlar isə onlar arasındakı xüsusi əlaqələri təmsil edir. Bu struktur sistemə tək bir cümlədə açıq şəkildə göstərilməyən məlumatlar üzrə yolları izləməyə imkan verir. Məsələn, əgər istifadəçi müəyyən bir satıcının layihənin gecikmələrinə təsiri barədə soruşarsa, sistem bütün zənciri ümumiləşdirən tək bir sənədlərə ehtiyac duymadan satıcı, xüsusi layihə və sənədləşdirilmiş gecikmələr arasındakı əlaqəni tapmaq üçün qrafiki keçə bilər.
Bu metodologiya süni intellektdən fərqli faktları bir araya gətirməyi tələb edən mürəkkəb, çoxhoplu sorğular üçün xüsusilə effektivdir. Bu əlaqələri xəritələşdirməklə, AI mövzu haqqında daha hərtərəfli baxış əldə edir. O, xam məlumatların saxlanması ilə mənalı içgörülər arasındakı boşluğu effektiv şəkildə aradan qaldırır və modelə təşkilatınızın məlumat ekosisteminin daha geniş kontekstinə əsaslanan sorğulara cavab verməyə imkan verir.
Tətbiqdə əsas fərqlər
Vektor əsaslı RAG sisteminin qurulması çox vaxt ilk addımdır, ஏ çünki standart sənəd emal boru kəmərlərindən istifadə etməklə tətbiq etmək nisbətən sadədir. Sadəcə olaraq mətninizi parçalayırsınız, yerləşdirmələr yaradırsınız və onları vektor məlumat bazasında saxlayırsınız. Əksinə, Graph RAG ilkin quraşdırmada daha çox səy tələb edir, çünki o, qrafiki doldurmaq üçün obyektin çıxarılmasını və əlaqənin xəritələşdirilməsini ehtiva edir.
- Standart RAG: Vektor oxşarlığına əsaslanır, yerləşdirmək sürətlidir, birbaşa faktların əldə edilməsi üçün ən yaxşı nəticə verir.
- Graph RAG: Strukturlaşdırılmış əlaqələrə əsaslanır, daha çox quraşdırma tələb edir, mürəkkəb, sənədlərarası əsaslandırma üçün ən yaxşı nəticə verir.
- Məlumat tələbləri: RAG struktursuz mətnlə işləyir; Graph RAG müəyyən edilmiş qurumlara və açıq linklərə ehtiyac duyur.
- Baxım: Graph RAG biznesin inkişafı ilə əlaqə sxeminin daimi yenilənməsini tələb edir.
Standart RAG əvəzinə Graph RAG nə vaxt seçməlisiniz?
Bunların arasında qərar vermək məlumatlarınızın mürəkkəbliyindən və komandanızın verdiyi sualların növlərindən asılıdır. Sənədləriniz təcrid olunmuş təlimatlardan və ya sadə FAQ səhifələrindən ibarətdirsə, standart RAG adətən kifayətdir. O, sadə müştəri yönümlü botlar və ya daxili bilik axtarış alətləri üçün ideal olan minimal texniki xidmətlə yüksək sürət təmin edir.
Bununla belə, məlumatların dərin əlaqəli olduğu sahədə fəaliyyət göst хоsursunuzsa, Graph RAG zərurətə çevrilir. Məsələn, hüquqi tədqiqatda, tibbi diaqnostikada və ya mürəkkəb təchizat zəncirinin idarə edilməsində asılılıqları izləmək bacarığı çox vacibdir. Mövcud AI quraşdırmanız çoxhissəli sorğularda nöqtələri birləşdirməkdə tez-tez uğursuz olarsa, bu, əsas vektor axtarışının xüsusi məlumat memarlığınızı idarə etmək üçün lazım olan struktur dərinliyindən məhrum olduğunun açıq siqnalıdır.
Alien Road Graph RAG-ı necə tətbiq edir
Alien Road olaraq biz müştərinin qrafiklə təkmilləşdirilmiş əldəetmə sisteminə ehtiyacı olub- olmadığını qiymətləndirərkən strukturlaşdırılmış prosesə əməl edirik. Biz mövcud məlumatların qrafikə effektiv şəkildə xəritələşdirilə biləcəyini müəyyən etmək üçün məlumat auditi ilə başlayırıq. Bu, məhsul xətləri, müştəri seqmentləri və xidmət tarixi kimi biznesi idarə edən əsas qurumların müəyyən edilməsini əhatə edir. Daha sonra biz sistemi tipik istifadəçi davranışını təmsil edən mürəkkəb, çoxhoplu sorğular dəstinə qarşı sınayırıq.
Tipik bir əməkdaşlıq üçün biz hibrid yanaşmanın tətbiqi ilə başlayırıq. Dəqiqlik qazanclarının harada daha əhəmiyyətli olduğunu görmək üçün qrafik keçid komponenti ilə yanaşı standart vektor axtarışını işlədirik. Daha sonra əldə etmə mərhələsində ən uyğun əlaqələrin prioritetləşdirilməsini təmin etmək üçün qrafik sxemini dəqiqləşdiririk. Bu, bilik qrafikinin əsaslandırma imkanlarını əldə edərkən vektor axtarışının səmərəliliyini qorumağa imkan verir.
Graph RAG ilə ümumi çətinliklər nələrdir?
- Bilik Qrafikinin qurulması: Səliqəsiz, struktursuz mətndən obyektlərin dəqiq çıxarılması texniki cəhətdən tələbkardır.
- Miskinləşmə narahatlıqları: Əgər əlaqə şəbəkəsi çox sıxdırsa, böyük qrafikləri sorğulamaq yavaşlaya bilər.
- Sxem dizaynı: Effektiv qrafik strukturunun yaradılması biznes məlumatlarının necə əlaqəli olduğunu dərindən bilməyi tələb edir.
- İnteqrasiya xərcləri: Qrafik verilənlər bazası hostinqinin dəyərini performans faydaları ilə balanslaşdırmaq.
AI memarlığınıza necə başlamaq lazımdır
Cari AI alətlərinizdən istifadə etməklə komandanızın və ya müştərilərinizin dəqiq cavablar almaqda çətinlik çəkdiyi ilk beş sualı müəyyən etməklə başlayın. Bu sualların bir neçə əlaqəsi kəsilmiş mənbədən məlumatın çəkilməsini tələb edib-etmədiyini və ya tək bir sənədə əsaslandığını təhlil edin. Əgər cavabların müxtəlif departamentləri və ya texniki sistemləri əhatə edən məlumatların sintezini tələb etdiyini aşkar etsəniz, məlumatlarınızın kiçik, yaxşı müəyyən edilmiş alt çoxluğundan istifadə edərək pilot proqram planlaşdırmağa başlayın.
Bu həftə biznes məqsədləriniz üçün ən vacib olan əsas qurumları və onlar arasındakı əlaqələri xəritələşdirin. Məsələn, əgər layihə idarəetmə aləti idarə edirsinizsə, qurumlarınıza istifadəçilər, tapşırıqlar, son tarixlər və layihə sahibləri daxil ola bilər. Bu münasibətləri indi müəyyən etməklə siz qrafik strukturu üçün təməl yaradırsınız. Əlaqələr aydınlaşdıqdan sonra, süni intellekt tərəfindən yaradılan cavabların keyfiyyətini yaxşılaşdırıb-yaxşılaşdırmadığını görmək üçün əsas qrafikə əsaslanan əldəetmə ilə sınaq keçirməyə imkan verən alətlər axtarın.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması