- July 17, 2024
- 1 min read
LlamaIndex Unveils Notebook Implementation of GraphRAG
Вступ
У світі штучного інтелекту постійно відбуваються нові проривні розробки, і одна з них – інтеграція LlamaIndex з GraphRAG від Microsoft. Ця новина стала справжнім проривом у галузі обробки природної мови та покращення точності й релевантності інформації, яку можуть отримувати великі мовні моделі (LLM).
Деталі інтеграції LlamaIndex із GraphRAG
LlamaIndex, провідна платформа для роботи з LLM, представила реалізацію GraphRAG у ноутбуках, що спрощує процес налаштування та використання цієї потужної системи. GraphRAG – це вдосконалена система Retrieval-Augmented Generation (RAG), розроблена Microsoft, яка використовує знання графіків для покращення роботи LLM.
Інтеграція з Chroma DB та NebulaGraph, популярною базою даних графіків, дозволяє створювати та запитувати знання графіки. Ноутбук містить покрокові інструкції для налаштування кластера NebulaGraph, створення індексу знань графіків та побудови движка запитів GraphRAG. Це робить GraphRAG доступним для різноманітних застосунків, не вимагаючи глибоких знань про бази даних графіків чи машинне навчання.
Переваги GraphRAG над традиційними системами RAG
На відміну від базових систем RAG, GraphRAG демонструє кращу здатність відповідати на “глобальні питання”, що стосуються всього набору даних. Традиційні підходи RAG часто не можуть впоратися з такими завданнями. GraphRAG використовує підхід map-reduce, групуючи звіти спільноти до розміру вікна контексту LLM, відображаючи питання на кожну групу для створення відповідей спільноти та об’єднуючи їх у фінальну глобальну відповідь.
“RAG був лише початком. Багато основних концепцій наївного RAG є ‘досить дурними’ та приймають ‘дуже субоптимальні рішення'”, – зазначив Джеррі Лю, співзасновник і генеральний директор LlamaIndex.
Інтерв’ю з Джеррі Лю, генеральним директором LlamaIndex
У недавньому інтерв’ю Джеррі Лю підкреслив важливість інтеграції GraphRAG для покращення роботи LLM. Він зазначив, що базові системи RAG можуть мати примітивні інтерфейси, низьку якість розуміння та планування, не підтримувати виклик функцій чи використання інструментів і не мати пам’яті.
“Інтеграція з ChatGPT та використання знань графіків дозволяє LLM приймати більш обґрунтовані рішення, враховуючи весь контекст та зв’язки між даними”, – сказав Лю.
Застосування GraphRAG у різних галузях
Завдяки інтеграції з LlamaIndex, GraphRAG може використовуватися для покращення роботи AI-моделей у різних сферах, де точність пошуку та генерації відповідей є критично важливою. Це включає охорону здоров’я, фінанси, юридичну сферу та інші галузі, де необхідно працювати з великими обсягами даних та надавати релевантну інформацію.
Наприклад, у сфері медицини GraphRAG може допомогти лікарям швидко знаходити актуальну інформацію про симптоми, діагнози та лікування, забезпечуючи кращу якість обслуговування пацієнтів. У фінансовій сфері GraphRAG може використовуватися для аналізу ринків, прогнозування тенденцій та прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень на основі різноманітних даних.
Висновок
Інтеграція LlamaIndex з GraphRAG є значним кроком вперед у розвитку штучного інтелекту та обробки природної мови. Використання знань графіків дозволяє LLM приймати більш обґрунтовані рішення, враховуючи весь контекст та зв’язки між даними. Ця технологія відкриває нові можливості для різних галузей, де точність пошуку та генерації відповідей є критично важливою.
Завдяки зусиллям компаній, таких як LlamaIndex та Microsoft, ми наближаємося до створення більш розумних та ефективних AI-систем, здатних допомагати людям у вирішенні складних завдань та прийнятті рішень на основі всієї доступної інформації.
Щоб дізнатися більше про UBOS та наші інноваційні рішення для роботи з AI, відвідайте наш сайт або зв’яжіться з нами за адресою про нас.