Karmaşık Kurumsal Veriler için Graph RAG Uygulaması

Standart vektör araması, içeriği vektörlerin yüksek boyutlu bir uzayda ne kadar yakın hizalandığına göre tanımlayan anlamsal benzerliğe dayanır. Basit sorgular için etkili olsa da, bu yöntem çok adımlı akıl yürütme veya belirli varlık ilişkileri hakkında bilgi gerektiren soruları yanıtlamada sıklıkla başarısız olur. Bir çalışan belirli bir ürün projesinin geçmişi hakkında soru sorarsa, bir vektör araması bağlantısız veri parçaları döndürebilir. Bu projenin kuruluşun başka bir yerinde depolanan belirli departmanlar, geçmiş bütçe döngüleri veya satıcı sözleşmeleriyle nasıl ilişkili olduğuna dair bağlamdan yoksundur.

Tipik bir hesapta, kurumsal belgeler, standart yerleştirme modellerinin yanlış yorumlayabileceği yoğun teknik jargon ve alana özgü terminoloji içerir. Yapısal bir katman olmadan, arama motoru benzer adları paylaşan ancak farklı iş bağlamlarına ait iki varlığı ayırt edemez. Bu sınırlama, modelin bağlantıları almak yerine tahmin ettiği halüsinasyonlu yanıtlarla sonuçlanır. Graph RAG, modelin bir yanıt oluşturmadan önce veri noktaları arasındaki doğrulanmış ilişkilere referans vermesini sağlayarak katı yapısal bağlantıları zorunlu kılarak bunu çözer.

Graph RAG’in uygulanması, tandem olarak çalışan iki ana bileşeni içerir: yapılandırılmamış belge alımı için bir vektör veritabanı ve ilişkileri haritalamak için bir grafik veritabanı. Bir kullanıcı bir sorgu gönderdiğinde, sistem ikili bir alım gerçekleştirir. İlk olarak, vektör benzerliğini kullanarak ilgili belge parçalarını tanımlar. İkinci olarak, sorgunun temel kavramlarıyla açıkça bağlantılı olan kişiler, projeler veya belirli tarihler gibi ilgili varlıkları tanımlamak için grafik veritabanını tarar.

Sistem daha sonra bu girdileri Büyük Dil Modeline gönderilen bir istemde sentezler. Modele hem belge metnini hem de yapılandırılmış grafik ilişkilerini besleyerek, LLM temel verilerin daha doğru bir resmini elde eder. Bu süreç, model grafiğin önceden tanımlanmış mantığıyla kısıtlandığı için hata olasılığını azaltır. Geliştiriciler, tutarlı performansı korumak için kurumsal depoya yeni belge türleri girdikçe grafik için kullanılan şemanın güncellendiğinden emin olmalıdır.

İşlevsel bir sistem oluşturmak, verilerin veritabanına girmeden önce nasıl işlendiğine dair bir değişiklik gerektirir. Grafiği doldurmak için ham belgelerinizden varlıkları ve bunların ilişkilerini çıkarmanız gerekir. Bu, PDF’ler, dahili wikiler ve CSV raporları gibi farklı dosya formatlarında düğümleri ve kenarları tutarlı bir şekilde tanımlayabilen istikrarlı bir çıkarma hattı gerektirir. Veriler indekslendikten sonra, sorgu ilişkisel bilgi ihtiyacını gösterdiğinde grafik sonuçlarına öncelik vermek için alım mantığını yapılandırmanız gerekir.

• Varlık çıkarma için yüksek değerli verileri tanımlamak üzere mevcut belge depolarını denetleyin.
• Beklenen sorgu hacminizi ve veri karmaşıklığınızı destekleyen bir grafik veritabanı seçin.
• Varlık ilişkilerini otomatik olarak haritalamak için bir çıkarma hattı geliştirin.
• Vektör arama sonuçlarını grafik geçişleriyle harmanlamak için alım motorunu yapılandırın.
• Alınan bağlamın yanıt doğruluğunu artırdığını doğrulamak için yinelemeli testler gerçekleştirin.

Alien Road, temel veri şemasının netliğine öncelik vererek Graph RAG’e yaklaşır. Tipik bir çalışmada, yapısal ilişkilerin en kritik olduğu yerleri belirlemek için müşterinin dahili bilgi tabanını haritalayarak başlarız. Örneğin, kapsamlı yasal belgelere sahip bir şirket, sözleşmeler, taraflar ve tarihler arasında net bağlantılara ihtiyaç duyar. AI modelinin bir maddenin geçmişini birden fazla belge boyunca doğru bir şekilde izleyebilmesini sağlamak için bu bağlantıları zorunlu kılacak şekilde grafik veritabanını yapılandırırız.

Daha sonra, bilgilerin çapraz referanslanmasını gerektiren belirli sorguları test ederek sistemin performansını izleriz. Ekibimiz, sorulan soruların doğasına bağlı olarak grafik geçişine ve vektör alımına atanan ağırlıkları ayarlar. Sistem genel bilgiler döndürürse, grafiğin modele rehberlik edecek kadar ayrıntı içerdiğinden emin olmak için varlık çıkarma kurallarını iyileştiririz. Bu yinelemeli döngü, alım kalitesi doğruluk ve uygunluk için iş gereksinimleriyle eşleşene kadar devam eder.

Dağıtım sırasındaki en sık karşılaşılan sorun, veri çıkarma aşamasının kalitesidir. Belgeleriniz tutarsız terminoloji içeriyorsa, grafik aynı varlığı temsil eden yinelenen düğümler içerecek ve bu da parçalanmış bilgilere yol açacaktır. Verilerinizi grafik veritabanına indekslemeden önce temizlemelisiniz. Varlıklarınız için standart bir taksonomi oluşturmak, ilişkilerin anlamlı olmasını sağlamak için gereken bir adımdır, sadece ilgili bilgileri gizleyen gürültülü bağlantılar değil.

Ayrıca, grafik boyutu büyüdükçe sisteminizin gecikmesi artabilir. Alım süreci sırasında uzun geçiş sürelerinden kaçınmak için grafik sorgularınızı optimize etmelisiniz. Tipik bir hesapta, yanıt sürelerini son kullanıcılar için kabul edilebilir sınırlar içinde tutmak için indeksleme stratejileri kullanıyoruz. Altyapıyı ölçeklendirmek, verilerin veritabanı örnekleriniz arasında nasıl bölümlendiğinin dikkatli bir şekilde planlanmasını ve eski ilişkileri grafikten temizlemek için düzenli bakım gerektirir.

Başarı, AI sisteminiz tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğu ve uygunluğu ile belirlenir. Graph RAG sisteminizin çıktısını standart RAG performansının bir temel çizgisiyle karşılaştırmalısınız. Birden fazla departmanı içeren bir projenin durumunu sormak gibi, özellikle çok adımlı akıl yürütmeyi hedefleyen bir dizi test sorgusu kullanın. Sistem doğru bağlantıları tutarlı bir şekilde tanımlayabiliyorsa, daha fazla genişleme için sağlam bir temele sahipsiniz demektir.

• Bir yanıta ulaşmak için çok adımlı akıl yürütme gerektiren sorguların sayısını takip edin.
• Yanıtların doğruluğunu manuel belge inceleme kriterleriyle karşılaştırın.
• Tutarlı sistem yanıt süreleri sağlamak için grafik geçişlerinin gecikmesini izleyin.
• Karmaşık kurumsal sorular için halüsinasyonlardaki azalmayı hesaplayın.
• Sağlanan yanıtların yararlılığına ilişkin kullanıcı geri bildirimlerini değerlendirin.