GraphRAG

Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) — это передовая платформа, которая объединяет структурированные графики знаний с Retrieval Augmented Generation (RAG) для значительного улучшения способности к рассуждению и контекстуальных возможностей крупных языковых моделей (LLM). Благодаря организации данных в явно взаимосвязанные узлы и ребра, GraphRAG позволяет системам искусственного интеллекта понимать сложные взаимосвязи, которые могут быть упущены при традиционном поиске неструктурированного текста. Эта структурная основа резко снижает галлюцинации в LLM и обеспечивает более точные ответы для сложных корпоративных приложений, таких как те, которые построены с помощью моделей генерации текста OpenAI. Этот подход в последнее время приобрел огромную популярность, а фундаментальные исследования Microsoft подчеркнули способность GraphRAG отвечать на сложные многоступенчатые вопросы по частным, высокосвязанным наборам данных.

GraphRAG против традиционного RAG

Стандартные системы RAG в основном полагаются на векторные базы данных и семантический поиск для нахождения документов на основе математического сходства с использованием вложений. Хотя это очень эффективно для прямых фактических запросов, система испытывает трудности с «многошаговым» рассуждением — ответом на вопросы, которые требуют соединения отдельных фактов, разбросанных по нескольким документам.

GraphRAG устраняет этот пробел, явно отображая связи между сущностями. Вместо простого извлечения похожих фрагментов текста, он перемещается по структурированной топологии графа. Это делает его гораздо более эффективным для глубокой добычи данных и сложных логических выводов. Для инженеров и исследователей, создающих такие конвейеры логических выводов, инструменты оркестрации с открытым исходным кодом, такие как LangChain, предоставляют надежные фреймворки интеграции графов для упрощения развертывания.

Применение в реальном мире

GraphRAG меняет подход к обработке сложной, взаимосвязанной информации в различных отраслях:

• Клинические исследования и открытие лекарственных препаратов: в сфере искусственного интеллекта в здравоохранении GraphRAG ускоряет исследования путем связывания симптомов, заболеваний, белков и химических соединений. Медицинские агенты искусственного интеллекта могут проходить по этим связям в огромных базах данных, таких как репозиторий биомедицинской литературы PubMed, чтобы предсказывать новые мишени для лекарственных препаратов или обобщать каскадные пути развития заболеваний.
• Обнаружение финансового мошенничества: мошеннические действия часто скрываются в сложных сетях подставных компаний и высокочастотных транзакций. GraphRAG позволяет аналитикам естественным образом запрашивать финансовые данные, отслеживая скрытые взаимосвязи, чтобы обобщить подозрительные сети, которые легко ускользают от стандартных моделей обнаружения аномалий. Управляемые платформы графовой инфраструктуры, такие как Amazon Neptune, и корпоративные решения от Neo4j часто используются для обнаружения мошенничества, чтобы поддерживать эти исследования с помощью искусственного интеллекта.

Создание мультимодальных конвейеров GraphRAG

Внедрение компьютерного зрения в системы GraphRAG позволяет реализовать мультимодальное обучение, благодаря чему ИИ может «видеть» и динамически отображать физический мир в виде структурных данных. Используя современные модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics , разработчики могут автоматически извлекать физические объекты из изображений или видеопотоков, которые будут служить контекстными узлами в рамках более широкой архитектуры GraphRAG.

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

Для команд, разрабатывающих эти сложные мультимодальные приложения, управление необходимыми наборами данных для искусственного зрения значительно упрощается с помощью Ultralytics , которая предлагает мощные облачные возможности обучения и развертывания моделей без использования кода. Чтобы изучить основные математические принципы и тензоры, лежащие в основе создания графов, просмотрите PyTorch документациюPyTorch по тензорам и ознакомьтесь с последними статьями arXiv по реализации GraphRAG, которые дадут вам глубокое техническое понимание будущего искусственного интеллекта.