نسل افزوده شده با بازیابی نمودار (GraphRAG) در حال افزایش است و به ابزاری قدرتمند برای روش های سنتی بازیابی جستجوی برداری تبدیل می شود. این رویکرد از ماهیت ساختاریافته پایگاههای داده گراف، که دادهها را بهعنوان گرهها و روابط سازماندهی میکنند، برای افزایش عمق و زمینهای اطلاعات بازیابی شده، استفاده میکند.
نمودارها در نمایش و ذخیره اطلاعات ناهمگن و به هم پیوسته به شیوهای ساختاریافته، عالی هستند و بدون زحمت روابط و ویژگیهای پیچیده را در انواع دادههای مختلف ثبت میکنند. در مقابل، پایگاه های داده برداری اغلب با چنین اطلاعات ساختاری دست و پنجه نرم می کنند، زیرا قدرت آنها در مدیریت داده های بدون ساختار از طریق بردارهای با ابعاد بالا است. در برنامه RAG خود، میتوانید دادههای گراف ساختاریافته را با جستجوی برداری از طریق متن بدون ساختار ترکیب کنید تا به بهترین هر دو جهان برسید. این چیزی است که در این پست وبلاگ نشان خواهیم داد.
نمودارهای دانش عالی هستند، اما چگونه می توان آن را ایجاد کرد؟
ایجاد یک نمودار دانش معمولاً چالش برانگیزترین مرحله است. این شامل جمعآوری و ساختاردهی دادهها است که نیاز به درک عمیق مدلسازی دامنه و نمودار دارد.
برای ساده کردن این فرآیند، ما با LLM ها آزمایش کرده ایم. با درک عمیق خود از زبان و زمینه، LLM ها می توانند موارد قابل توجهی را خودکار کنند.