GraphRAG представляет собой эволюцию RAG, заменяя текстовый контекст графом знаний для улучшения качества ответов генеративного ИИ. Граф знаний, в отличие от текстовых документов, явно описывает отношения между объектами, что позволяет LLM лучше понимать контекст. Например, в службе поддержки клиентов граф знаний может четко структурировать причины и решения проблем, что позволит чат-боту давать более точные ответы.
GraphRAG объединяет вычислительный ИИ и структурированные знания для повышения точности ответов. Этот подход использует векторную базу данных для поиска соответствующих точек входа в граф знаний. Затем выполняется запрос по графу для поиска связанных узлов, формируя контекст для LLM. В результате, LLM обрабатывает не только исходный запрос, но и обогащенные графовые данные.
Хотя GraphRAG является относительно новым термином, графы знаний и ИИ имеют долгую историю. Современные LLM, в частности, архитектура трансформатора, способствовали развитию GraphRAG, позволяя обрабатывать долгосрочные зависимости в тексте и использовать преимущества структурированных графовых данных. Для применения GraphRAG необходимо изучить моделирование графов и, вероятно, графовые базы данных, которые поддерживают индексацию и поиск как по графам, так и по векторным данным.
Изображение носит иллюстративный характер
GraphRAG объединяет вычислительный ИИ и структурированные знания для повышения точности ответов. Этот подход использует векторную базу данных для поиска соответствующих точек входа в граф знаний. Затем выполняется запрос по графу для поиска связанных узлов, формируя контекст для LLM. В результате, LLM обрабатывает не только исходный запрос, но и обогащенные графовые данные.
Хотя GraphRAG является относительно новым термином, графы знаний и ИИ имеют долгую историю. Современные LLM, в частности, архитектура трансформатора, способствовали развитию GraphRAG, позволяя обрабатывать долгосрочные зависимости в тексте и использовать преимущества структурированных графовых данных. Для применения GraphRAG необходимо изучить моделирование графов и, вероятно, графовые базы данных, которые поддерживают индексацию и поиск как по графам, так и по векторным данным.