GraphRAG

Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG), yapılandırılmış Bilgi Grafiklerini Retrieval Augmented Generation (RAG) ile entegre eden ve Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) akıl yürütme ve bağlamsal yeteneklerini önemli ölçüde geliştiren gelişmiş bir çerçevedir. Verileri açıkça birbirine bağlı düğümler ve kenarlar halinde düzenleyen GraphRAG, AI sistemlerinin geleneksel yapılandırılmamış metin alımının gözden kaçırabileceği karmaşık ilişkileri anlamasını sağlar. Bu yapısal temel, LLM'lerdeki halüsinasyonları önemli ölçüde azaltır ve OpenAI'nin metin oluşturma modelleriyle oluşturulanlar gibi karmaşık kurumsal uygulamalar için daha doğru yanıtlar sağlar. Bu yaklaşım, Microsoft temel çalışmalarıyla GraphRAG'ınözel, yüksek bağlantılı veri kümeleri üzerinde karmaşık çoklu atlama sorularını yanıtlama yeteneğini vurgulayarakson zamanlarda büyük ilgi gördü.

GraphRAG ile Geleneksel RAG Karşılaştırması

Standart RAG sistemleri, öncelikle vektör veritabanlarına ve anlamsal aramaya dayanarak, gömülü öğeleri kullanarak matematiksel benzerliğe dayalı belgeleri bulur. Bu, doğrudan olgusal sorgular için oldukça etkilidir, ancak "çoklu atlama" muhakemede, yani birden fazla belgeye dağılmış farklı olguları bir araya getirmeyi gerektiren soruları yanıtlamada zorluk çeker.

GraphRAG, varlıkların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu açıkça haritalayarak bu boşluğu doldurur. Yalnızca benzer metin parçalarını almak yerine, yapılandırılmış bir grafik topolojisinde gezinir. Bu, onu derin veri madenciliği ve karmaşık mantıksal çıkarımlar için çok daha üstün kılar. Bu mantık boru hatlarını oluşturan mühendisler ve araştırmacılar için, LangChaingibi açık kaynaklı düzenleme araçları , dağıtımı basitleştirmek için sağlam grafik entegrasyon çerçeveleri sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GraphRAG, endüstrilerin yoğun ve birbiriyle bağlantılı bilgileri işleme şeklini dönüştürüyor:

• Klinik Araştırma ve İlaç Keşfi: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında GraphRAG, semptomları, hastalıkları, proteinleri ve kimyasal bileşikleri birbirine bağlayarak araştırmaları hızlandırır. Tıbbi yapay zeka ajanları, PubMed'un biyomedikal literatür deposu gibi devasa veritabanlarında bu bağlantıları tarayarak yeni ilaç hedeflerini tahmin edebilir veya basamaklı hastalık yollarını özetleyebilir.
• Finansal Dolandırıcılık Tespiti: Dolandırıcılık faaliyetleri genellikle karmaşık paravan şirket ağları ve yüksek frekanslı işlemler içinde gizlenir. GraphRAG, analistlerin finansal verileri doğal bir şekilde sorgulamasına olanak tanıyarak, gizli ilişkileri izleyerek standart anormallik tespit modellerinden kolayca kaçabilecek şüpheli ağları özetler. Amazon Neptune gibi yönetilen grafik altyapı platformları ve Neo4j'nin kurumsal çözümleri , bu AI araştırmalarını desteklemek için dolandırıcılık tespiti amacıyla sıklıkla kullanılır. .

Çok Modlu GraphRAG Boru Hatları Oluşturma

Bilgisayar görüşünü GraphRAG sistemlerine dahil etmek, çok modlu öğrenmeyi getirerek yapay zekanın fiziksel dünyayı "görmesini" ve dinamik olarak yapısal verilere eşlemesini sağlar. Ultralytics gibi son teknoloji görüş modellerini kullanarak, geliştiriciler görüntülerden veya video akışlarından fiziksel nesneleri otomatik olarak çıkarabilir ve bunları daha geniş bir GraphRAG mimarisi içinde bağlamsal düğümler olarak kullanabilirler.

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

Bu karmaşık multimodal uygulamaları geliştiren ekipler için, gerekli özel görme veri kümelerini yönetmek, güçlü, kod gerektirmeyen bulut eğitimi ve model dağıtımı sunan Ultralytics kullanılarak büyük ölçüde kolaylaştırılmıştır. Grafik oluşturmanın arkasındaki temel matematik ve tensörleri keşfetmek için, tensörler hakkındaki PyTorch belgelerini inceleyin ve GraphRAG uygulamaları hakkındaki son arXiv makalelerine dalarak yapay zekanın geleceği hakkında derin teknik bilgiler edinin. .