GraphRAG ve geleneksel RAG, büyük dil modellerinin özel veri kümelerinden bilgiye erişme ve sentezleme biçimini iyileştirmek için tasarlanmış farklı mimarilerdir. Geleneksel RAG, anlamsal benzerliğe dayalı belirli belge parçalarını tanımlamaya odaklanırken, Microsoft Research, büyük veri kümelerinin küresel özetini iyileştirmek için bilgi grafikleri kullanan GraphRAG’i tanıttı. İkisi arasında seçim yapmak, önceliğinizin kesin gerçekleri almak mı yoksa içeriğinizdeki geniş bağlantıları anlamak mı olduğuna bağlıdır.
Geleneksel RAG nasıl çalışır?
Geleneksel RAG, belgeleri daha küçük bölümlere ayırarak ve bu bölümleri vektör yerleştirmelerine dönüştürerek çalışır. Bir kullanıcı bir sorgu gönderdiğinde, sistem kullanıcının niyetine en yakın olan parçaları bulmak için bir benzerlik araması gerçekleştirir. Bu parçalar daha sonra bir yanıt oluşturmak için bağlam olarak dil modeline gönderilir. Bu yöntem, bir politika belgesi veya teknik kılavuz alıntısı bulmak gibi belirli getirme görevleri için oldukça etkilidir. Kullanıcı, iyi dizine eklenmiş bir veritabanında bulunan kesin bilgileri bulması gerektiğinde mükemmeldir. Ancak, bir sorgu farklı belgeler arasında noktaları birleştirmeyi veya tüm bir külliyatı kapsayan eğilimleri özetlemeyi gerektirdiğinde genellikle başarısız olur. Tipik bir senaryoda, kullanıcılar modelin yapısal ilişkilerden ziyade bireysel metin parçalarını aramaya kilitlendiği için ‘büyük resmi’ kaçırdığını fark edebilirler.
GraphRAG neden geliştirildi?
GraphRAG, karmaşık veri kümeleriyle uğraşırken standart getirme yöntemlerinin sınırlamalarını ele almak için tasarlanmıştır. Bilgi grafiklerini kullanarak, kaynak materyalde bulunan farklı varlıklar, kategoriler ve kavramlar arasındaki ilişkileri haritalandırır. Bu, sistemin sadece anahtar kelimeleri veya anlamsal vektörleri eşleştirmek yerine bağlantılar arasında gezinmesine olanak tanıyan yapılandırılmış bir veri haritası oluşturur. Microsoft Research, AI’nın bir koleksiyonun bütünü hakkında soruları yanıtlamasına olanak tanıyan bilgi grafiklerini kullanarak büyük veri kümelerinin küresel özetini iyileştirmek için GraphRAG’i tanıttı. Yüzlerce toplantı notu üzerinden belirli bir projenin üç yıl boyunca nasıl geliştiği hakkında bir soru sorarsanız, GraphRAG bu zaman çizelgesini sentezleyebilir çünkü dahil olan insanlar, görevler ve sonuçlar arasındaki bağlantıları anlar. Bu, onları mutlaka tutarlı bir anlatıya bağlamadan sadece en alakalı toplantı notlarını ortaya çıkaracak olan geleneksel RAG’den farklıdır.
Bu iki mimariyi nasıl karşılaştırabiliriz?
| Özellik | Geleneksel RAG | GraphRAG |
|---|---|---|
| Birincil Odak | Yerel bilgi | Küresel bağlam |
| Veri Yapısı | Vektör yerleştirmeleri | Bilgi grafikleri |
| İdeal Kullanım Durumu | Belirli gerçekleri getirme | Eğilim özeti |
Yaygın ödünleşimler nelerdir?
Her iki çözümün uygulanması, veri kalitenizin ve sorgularınızın karmaşıklığının net bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Geleneksel RAG’in kurulumu genellikle daha kolaydır ve veri yapılandırmasına daha az ilk yatırım gerektirir. Pinecone veya Weaviate gibi vektör veritabanlarına dayandığı için kurulum süreci çoğu geliştirici için standarttır. Verilerinizi parçalara ayırır, yerleştirir ve sorgularsınız. Buna karşılık, GraphRAG daha yüksek bir hazırlık seviyesi gerektirir. Alanınızı tanımlayan varlıkları ve ilişkileri tanımlamanız gerekir. Verileriniz dağınık veya tutarsızsa, bir bilgi grafiği oluşturmak zorlaşır. Yaygın bir model, ekiplerin hızı ve basitliği nedeniyle geleneksel RAG ile başlaması, ardından modelin birden fazla belge türünün sentezini gerektiren soruları yanıtlamada sürekli başarısız olduğunu keşfederlerse grafik tabanlı bir yaklaşıma geçmeleridir.
Alien Road bu teknolojileri nasıl uyguluyor
Alien Road’da, bir yol önermeden önce her müşterinin bilgi ortamını değerlendiriyoruz. Mevcut belge deposunu denetleyerek, net iç ilişkiler içerip içermediğini veya çoğunlukla izole edilmiş dosyalardan oluşan bir koleksiyon olup olmadığını görerek başlıyoruz. Devasa bir teknik destek bileti arşivini yöneten bir müşteri için genellikle hibrit bir yaklaşım öneriyoruz. Belirli hata kodlarının ve standart çözümlerin hızlı bir şekilde getirilmesi için geleneksel RAG kullanıyoruz. Eş zamanlı olarak, farklı ürün hatlarını kapsayan tekrarlayan sorunları veya temel nedenleri belirlemek için grafik tabanlı yapılar kullanıyoruz. Bu, müşteriye hem anında taktiksel yanıtlar hem de uzun vadeli stratejik içgörüler sağlamamıza olanak tanır. Getirme doğruluğunu yinelemeli testlerle takip ediyor, modelin her zaman kaynak verilerde kalmasını sağlıyoruz. Amacımız, sistem tarafından sunulan yanıtların derinliğini en üst düzeye çıkarırken halüsinasyonu en aza indirmektir.
Ne zaman birini diğerine tercih etmelisiniz?
- İyi tanımlanmış belgelerden hızlı, belirli yanıtlar almanız gerekiyorsa geleneksel RAG’i seçin.
- Teknik ekibinizin veri temizleme için sınırlı zamanı varsa geleneksel RAG’i seçin.
- Büyük, birbirine bağlı veri kümeleri genelinde temaları özetlemeniz gerekiyorsa GraphRAG’i seçin.
- Kullanıcılarınız sık sık birden fazla kaynağı içeren ‘neden’ veya ‘nasıl’ soruları soruyorsa GraphRAG’i seçin.
- Veri gereksinimleriniz zamanla gelişirse hibrit bir kurulumu düşünün.
Ekibiniz için uygulama kontrol listesi
- Grafik yükünün haklı olup olmadığını belirlemek için belge külliyatınızın boyutunu değerlendirin.
- Kullanıcılarınızın sorduğu birincil soruları belirleyerek bunların gerçeklere mi yoksa senteze mi dayalı olduğunu görün.
- Verimli getirme süreleri sağlamak için vektör veritabanı ayarlarınızı yapılandırın.
- Her iki RAG türünden çıktıları karşılaştırmak için bir test ortamı kurun.
- Getirilen bağlamın doğruluğunu takip etmek için bir izleme protokolü oluşturun.
Sıkça Sorulan Sorular
Geleneksel RAG ve GraphRAG’i birlikte kullanabilir miyim?
Evet, birçok modern uygulama her ikisinin de avantajlarından yararlanmak için hibrit bir yaklaşım kullanır. Bu, sistemin vektör aramasını kullanarak kesin alıntıları getirmesine, aynı zamanda bağlam ve tematik özetler sağlamak için bilgi grafiğini kullanmasına olanak tanır. Bu kombinasyon, hem hassasiyet hem de derin analitik yetenekler gerektiren kurumsal düzeydeki uygulamalar için genellikle en etkilidir.
GraphRAG büyük veri kümeleri için her zaman daha mı iyidir?
Şart değil. Küresel özetleme için daha iyi olsa da, her senaryo için her zaman en iyi seçim değildir. Büyük veri kümeniz binlerce bağımsız, ilişkisiz kayıttan oluşuyorsa, bir bilgi grafiği oluşturmanın yükü çabaya değmeyebilir. Aracı her zaman verilerinizin belirli yapısına göre eşleştirin.
GraphRAG’i uygulamanın en zor kısmı nedir?
En zorlu yön, bilgi grafiğiniz için şemayı tanımlamaktır. Veri varlıklarınızın birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu doğru bir şekilde temsil etmelisiniz. İlişkiler yanlış tanımlanırsa, ortaya çıkan yanıtlar yanlış veya kafa karıştırıcı olacaktır. Bu, kendi iş verilerinizin derinlemesine anlaşılmasını ve net bir dokümantasyon gerektirir.
Bu hafta nereden başlamalı?
Mevcut belge depolamanızı denetleyerek başlayın. İç ekiplerinizin en sık sorduğu ilk beş soruyu belirleyin ve mevcut getirme sisteminizin bunları doğru bir şekilde yanıtlayıp yanıtlamadığını test edin. Sistemin ilgili kavramları bağlamakta başarısız olduğunu fark ederseniz, bu belirli varlıkları küçük bir grafiğe haritalamak için bir pilot proje başlatın. Bu küçük ölçekli test, ek karmaşıklığın çıktı kalitenizde somut bir iyileşme sağlayıp sağlamadığını ortaya koyacaktır.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu