GraphRAG
GraphRAG：基於圖的檢索增強生成技術
GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）是由微軟開發並開源的一種新型資訊處理技術。它結合了大型語言模型（LLM）和知識圖譜，旨在從非結構化文字中提取結構化資料，並透過構建知識圖譜來提升資訊檢索和生成的質量。
技術原理
GraphRAG的技術流程主要分為兩個階段：資料構建和查詢處理。
資料構建階段
- 源文件處理：首先將源文件分割成小塊，然後利用LLM從這些文字塊中提取關鍵實體、關係和主張。
- 知識圖譜構建：使用LLM從提取出的實體和關係中構建一個知識圖譜，包括對實體進行聚類，生成社羣摘要，並將實體之間的聯絡以圖的形式展示。
- 圖索引構建：將知識圖譜轉化為圖資料庫，以便後續高效檢索。
查詢處理階段
- 圖檢索：在使用者提出查詢時，系統會從圖資料庫中檢索相關的資訊節點和關係，提高檢索的準確性和效率。
- 生成響應：結合檢索到的資訊和LLM的能力，生成高質量的回答。這一過程不僅依賴於檢索到的具體資訊，還利用知識圖譜中的上下文關係增強回答的相關性和準確性。
背景及解決的問題
GraphRAG誕生於解決傳統RAG方法在處理複雜查詢時的侷限性。傳統RAG方法通常依賴簡單的語義搜尋，難以有效整合和理解複雜的實體關係和上下文資訊。GraphRAG透過引入知識圖譜，更好地捕捉和利用文字中的複雜聯絡和互動，從而提供更準確、更相關的回答。
此外，GraphRAG還解決了以下問題：
- 提高對私有或未見過的資料集的問答能力。
- 增強大模型在處理複雜查詢時的表現。
- 提供更好的上下 文支援，使生成的回答更加連貫和有邏輯性。
使用方式
GraphRAG有兩種主要使用方式：
- 打包好的專案狀態執行：適合快速嘗試和部署GraphRAG，不需要深入瞭解其內部實現細節。
- 原始碼基礎上執行：適合需要對下游任務進行微調的開發者，透過修改原始碼，根據具體需求定製GraphRAG的行為。
GraphRAG還可以與多種工具和技術棧結合使用，如Neo4j用於構建知識圖譜，LangChain用於實現圖構建模組等。
實現機制
GraphRAG的實現機制主要分為索引階段和查詢階段。
索引階段
- 資料抽取：從非結構化文字中提取有用的資訊，如實體、屬性和關係。
- 知識融合：整合不同來源的資料，確保資訊的一致性和完整性。
- 實體識別：透過NLP技術識別文字中的關鍵實體。
- 關係抽取：確定實體之間的關係，並將其表示為邊。
查詢階段
- 資訊 提取技術：用於推斷和生成分塊資料之間連線的技術。
- 知識索引：儲存和檢索知識圖譜中的節點和邊。
- 生成圖查詢的模型：如Cypher生成模型，用於構建符合知識圖譜結構的查詢語句。
- 鄰接矩陣轉換：將圖形資料轉換成鄰接矩陣形式。
最佳化LLM在複雜查詢中的表現
GraphRAG透過知識圖譜豐富上下文資訊，改進LLM的響應能力，解決了傳統RAG系統在處理複雜查詢時的侷限性。它使用檢索增強生成（RAG）技術從外部知識源檢索相關資訊，使LLM能夠回答私人或以前未見過的文件集合中的問題。
此外，GraphRAG透過模組化處理減少了對算力資源的需求，最佳化了算力和資源利用率，不僅在效能上有所提升，還在成本效益上更具優勢。
效果評估
GraphRAG顯著提升了在處理複雜資訊和私有資料集時的問答效能。它能夠高效地從大量文字資料中提取資訊，並有效回答涉及複雜關係和多步驟推理的問題。透過AI生成的知識圖譜，GraphRAG進一步提升了問答系統的整體效能。
優勢和侷限性
優勢
- 提升搜尋相關性：全面理解資料集的語義，提高搜尋結果的相關性。
- 支援複雜場景：能夠處理需要大上下文視窗的複雜應用場景，如整體資料集分析、趨勢總結和資料聚合。
- 增強的全面性和準確性：提供更全面的答案，獲取資料的整體檢視。
- 易於理解和推理：構建的應用可以被人類和機器很好地理解，便於解釋和審計。
- 結合知識圖譜的優勢：利用圖形資料庫的結構化特性，更高效準確地檢索資訊，併為生成響應提供更好的上下文。
侷限性
- 複雜性增加：處理知識圖譜和資料集的複雜性可能增加系統的複雜性和計算負擔。
- 依賴高質量知識圖譜：成功依賴於知識圖譜的質量和完整性。
- 資料隱私挑戰：在構建和使用知識圖譜過程中，涉及使用者資料和個人隱私資訊的保護是一個重要挑戰。
透過結合知識圖譜和大型語言模型，GraphRAG顯著提升了資訊檢索和生成的質量，特別是在處理複雜查詢和私有資料方面表現優異。其開源性質也促進了AI領域的創新和發展。