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现在的 RAG
检索增强生成是一种使用真实世界信息改进 LLM
输出的技术。
大多数 RAG
方法使用向量相似性作为搜索技术,叫 Baseline RAG
。
但是 RAG
提取的每个文档是独立的,没有显式的结构化关系。
检索出的文档可能缺乏上下文连接,并且依赖于语言模型的推理能力还有检索出的文档。
GraphRAG
是一种结构化的、分层的检索增强生成 ( RAG
) 方法,不同于使用纯文本片段的简单语义搜索方法。
GraphRAG
流程包括从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、为这些社区生成摘要,然后在执行基于 RAG
的任务时利用这些结构。
微软在在这种情况下推出了 GraphRAG
,它通过将知识表示为图结构,捕捉更复杂的知识结构和关系,通过这种图结构,可以更容易地获取相关实体的上下文信息。
这样的图结构提供了更直观的知识表示,有助于理解模型的推理过程。也大幅提高了模型的推理问答性能。
GraphRAG
依赖的 python
版本在 3.10-3.12
之间,执行下列命令:
pip install graphrag
下载一个语料数据集,https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt
。
根目录新建 /ragtest/input
空文件,然后把下载好的语料文件放入 input
下面。
第一步先完成 GraphRAG
初始化:
python -m graphrag.index --init --root ./ragtest
执行成功,可以看到我们的 ragtest
目录下面是这样,
这里面的 .env
里面是 GraphRAG
管道所需的环境变量。
主要是 GRAPHRAG_API_KEY=<API_KEY>
这是 OpenAI API
或 Azure OpenAI
端点的 API
密钥。
用我们自己的 API
密钥。
settings.yaml
包含流程的设置。你可以修改此文件以更改流程的设置。
这里的llm如果是 openai_chat
,最好是设置成 gpt-4o-mini
,这一步为了减少我们的成本。现在初始化工作完全准备了,开始执行索引建立:
python -m graphrag.index --root ./ragtest
下面是我们终端的输出,当然这一步时间要长一点,取决于你文档的大小,
可以看到正在提取我们文档里面的数据集还有段落。最后出现 All workflows completed successfully.
说明就成功了。然后打开我们的 output
下面的图谱文件。
图谱至此建立完毕,我们来做一个查询:
python -m graphrag.query \ --root ./ragtest \ --method global \ "What are the top themes in this story?"
得到下面输出:
可以发现问题的答案非常贴近整部书籍。
GraphRAG
在回答上述问题时显示出显著的改进,展示了比以前应用于私有数据集的方法更高的智能的掌握能力。
上面就是使用 GraphRAG
基本流程,完成的步骤主要就是提取+嵌入,跟之前的rag很类似,GraphRAG
结合了知识图谱和 RAG
。
它的目的在于解决传统 RAG
的一些问题,提供更高质量的检索,同时它的出现也改变了企业私有数据分析的技术。
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