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GraphRAG:终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等等!
发布日期:2024-07-08 08:23:30 浏览次数: 5480



解锁 GraphRAG 的力量:用于高级语义搜索、嵌入、矢量搜索等的终极 RAG 引擎!

github:https://github.com/microsoft/graphrag

Hi,这里是Aitrainee,欢迎阅读本期新文章。

我刚刚发现了目前最好的完全开源的RAG系统,微软AI推出的GraphRAG。GraphRAG是一个数据管道和转换套件,利用各种大型语言模型的强大功能,从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。

在介绍GraphRAG之前,我需要解释一下RAG的基本概念。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种自然语言处理方法,通过外部知识增强现有的大型语言模型,以便在回答需要特定知识的问题时,提供更相关的答案。

这种方法被广泛使用,因为它不仅是最经济实惠的方法,还能减少大型语言模型的幻觉倾向,使生成的内容更贴近上下文信息。

除了用于问答,RAG还可以用于很多自然语言处理任务,例如从文本中提取信息、推荐、情感分析和摘要,这些都可以在私有本地存储中完成。那么,GraphRAG和传统的基准RAG系统有何不同呢?

GraphRAG结合了图结构和RAG,它将文本提取、网络分析、大型语言模型的提示和摘要整合成一个强大的系统

与简单的文本搜索方法不同,GraphRAG使用知识图谱来提取和组织信息,从而提高响应的准确性和相关性,尤其是在处理复杂或私密的数据集时。它通过连接分散的信息片段,提供综合的见解,显著优于基准RAG技术。

现在我们了解了RAG和GraphRAG的基本概念,接下来我将展示如何开始使用GraphRAG,并了解其一些功能。我强烈推荐大家观看这个由项目创作者演示的视频,它会更详细地解释GraphRAG的工作原理。

▲ 项目创作者演示的视频

https://www.youtube.com/watch?v=jCjyaQL-7mA&t=0s

如何开始使用GraphRAG

让我们开始安装使其在你计算机上运行所需的先决条件。首先,你需要确保已安装Python的最新版本,并确保已安装PIP。

然后,你需要克隆该存储库并进入VS Code,这是我推荐的集成开发环境。

打开VS Code的新窗口,打开终端,输入PIP install graph rag安装相关包。接着输入cd graph rag进入目录,并输入export graph rag_API_key填入你的API密钥。

你需要创建一个输入文件夹以存放所有文件或文档。你可以在终端中输入mkdir input来创建文件夹,

然后打开VS Code,点击“文件”->“打开文件夹”,选择克隆的存储库目录,你会看到创建的输入文件夹。接着将一份今年的福特财务报告放入该文件夹,以便使用GraphRAG进行分析。

在下一个步骤中,输入命令python -m graph rag index以对当前文档进行索引,然后将可以开始与该文档进行对话。

每次处理新文件时都需要进行索引。你还可以在.env文件中粘贴你的API密钥,如果使用其他模型,可以在此处进行配置。配置完成后,保存文件并运行代码。

最后,运行以下命令以启动对话:python -m graph rag query。这将初始化查询或输入,并设置为根文件夹,接着输入查询。这样就可以在本地访问和使用RAG系统。我强烈推荐使用Ollama,它易于设置,只需设置端点即可。

下面提供官方的文档介绍、相关资源、部署教程等,进一步支撑你的行动,以提升本文的帮助力。

GraphRAG 项目

使用 GraphRAG Accelerator 解决方案
微软研究博客文章
阅读文档
GraphRAG 发表的论文

简介

GraphRAG 是一个旨在利用大语言模型(LLMs)从非结构化文本中提取结构化数据的数据处理工具套件。

要了解更多关于 GraphRAG 及其如何增强 LLM 处理私有数据能力的信息,请访问 微软研究博客文章.

快速入门

建议使用 Solution Accelerator 包,该包提供了与 Azure 资源的端到端用户体验。

代码库指南

此代码库展示了如何利用知识图谱记忆结构来增强 LLM 输出。请注意,提供的代码仅作为示范用途,不是微软官方支持的产品。

深入探索

  • • 关于贡献指南,请参见 CONTRIBUTING.md

  • • 关于 GraphRAG 的开发信息,请参见 DEVELOPING.md

  • • 欢迎在 GitHub 讨论区 参与讨论和反馈意见!

提示调优

为了使 GraphRAG 在使用您的数据时达到最佳效果,我们强烈建议按照文档中的 提示调优指南 进行调整。

责任 AI 常见问题

请参阅 RAI_TRANSPARENCY.md 了解以下内容:

  • • GraphRAG 是什么?

  • • GraphRAG 能做什么?

  • • GraphRAG 的预期用途是什么?

  • • GraphRAG 如何评估?使用了哪些性能指标?

  • • GraphRAG 的局限性是什么?用户如何将其影响降到最低?

  • • 哪些操作因素和设置有助于 GraphRAG 的有效和负责任使用?



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