GraphRAG

Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) est un cadre avancé qui intègre des graphes de connaissances structurés à la génération augmentée par la recherche (RAG) afin d'améliorer considérablement les capacités de raisonnement et de contextualisation des grands modèles linguistiques (LLM). En organisant les données en nœuds et arêtes explicitement interconnectés, GraphRAG permet aux systèmes d'IA de comprendre des relations complexes que la recherche traditionnelle de textes non structurés pourrait manquer. Cette base structurelle réduit considérablement les hallucinations dans les LLM et fournit des réponses plus précises pour les applications d'entreprise complexes, telles que celles construites avec les modèles de génération de texte d'OpenAI. Cette approche a récemment suscité un vif intérêt, des études fondamentales menées par Microsoft mettant en évidence la capacité de GraphRAGà répondre à des questions complexes à plusieurs niveaux sur des ensembles de données privés et hautement connectés.

GraphRAG vs RAG traditionnel

Les systèmes RAG standard s'appuient principalement sur des bases de données vectorielles et la recherche sémantique pour trouver des documents en fonction de leur similarité mathématique à l'aide d'intégrations. Bien que cette méthode soit très efficace pour les requêtes factuelles directes, elle peine à traiter le raisonnement « multi-sauts », c'est-à-dire répondre à des questions qui nécessitent de rassembler des faits distincts dispersés dans plusieurs documents.

GraphRAG comble cette lacune en cartographiant explicitement les relations entre les entités. Au lieu de se contenter de récupérer des morceaux de texte similaires, il navigue dans une topologie graphique structurée. Cela le rend bien supérieur pour l'exploration approfondie des données et la déduction logique complexe. Pour les ingénieurs et les chercheurs qui construisent ces pipelines de raisonnement, les outils d'orchestration open source tels que LangChain fournissent des cadres d'intégration graphique robustes pour simplifier le déploiement.

Applications concrètes

GraphRAG transforme la manière dont les industries traitent les informations denses et interconnectées :

• Recherche clinique et découverte de médicaments : dans le domaine de l' IA appliquée à la santé, GraphRAG accélère la recherche en reliant les symptômes, les maladies, les protéines et les composés chimiques. Les agents d'IA médicale peuvent parcourir ces connexions dans d'énormes bases de données telles que le référentiel de littérature biomédicale PubMed afin de prédire de nouvelles cibles médicamenteuses ou de résumer les voies de transmission en cascade des maladies.
• Détection des fraudes financières : les activités frauduleuses se cachent souvent dans des réseaux complexes de sociétés écrans et de transactions à haute fréquence. GraphRAG permet aux analystes d'interroger naturellement les données financières, en retraçant les relations cachées afin de résumer les réseaux suspects qui échapperaient facilement aux modèles standard de détection des anomalies. Les plateformes d'infrastructure graphique gérées telles qu'Amazon Neptune et les solutions d'entreprise de Neo4j sont fréquemment déployées pour la détection des fraudes afin de alimenter ces enquêtes basées sur l'IA.

Construire des pipelines GraphRAG multimodaux

L'intégration de la vision par ordinateur dans les systèmes GraphRAG introduit l'apprentissage multimodal, permettant à l'IA de « voir » et de cartographier dynamiquement le monde physique en données structurelles. En utilisant des modèles de vision de pointe tels que Ultralytics , les développeurs peuvent extraire automatiquement des objets physiques à partir d'images ou de flux vidéo afin qu'ils servent de nœuds contextuels au sein d'une architecture GraphRAG plus large.

import torch
from ultralytics import YOLO

# Load the recommended Ultralytics YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference to extract visual objects for a GraphRAG pipeline
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected object classes to act as graph nodes
detected_classes = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]
nodes = torch.tensor([[i] for i in range(len(detected_classes))], dtype=torch.float)

print(f"Graph Nodes Extracted: {set(detected_classes)}")
# These visual entity nodes can now be linked in a graph database

Pour les équipes qui développent ces applications multimodales complexes, la gestion des ensembles de données de vision personnalisés requis est considérablement simplifiée grâce à la Ultralytics , qui offre une formation cloud et un déploiement de modèles puissants et sans code. Pour explorer les mathématiques fondamentales et les tenseurs qui sous-tendent la création de graphes, consultez la documentationPyTorch sur les tenseurs et plongez-vous dans les articles récents d'arXiv sur les implémentations de GraphRAG pour obtenir des informations techniques approfondies sur l'avenir de l' intelligence artificielle.