Utilisation d'un graphique de connaissances pour implémenter une application RAG-IA-php.cn

Déverrouiller la puissance de la génération (RAG) (RAG) de la récupération avec des graphiques de connaissances

Vous êtes-vous déjà demandé comment des assistants numériques comme Alexa ou Google Assistant fournissent des réponses aussi précises? Le secret réside dans la génération auprès de la récupération (RAG), une technique puissante qui mélange la récupération de l'information avec la génération de langues. Au cœur de ce processus se trouve le graphique de connaissance , un référentiel structuré d'informations qui permet à ces assistants d'accéder et d'utiliser un vaste pool de données pour améliorer les réponses.

Ce tutoriel se plonge dans les graphiques de connaissances et leur application dans la création d'applications de chiffon pour des réponses plus précises et pertinentes. Nous couvrirons les principes fondamentaux des graphiques de connaissances et leur rôle dans RAG, les comparer aux bases de données vectorielles, puis créer un graphique de connaissances à partir de données texte, les stocker dans une base de données et les utiliser pour récupérer des informations pertinentes pour les requêtes utilisateur. Nous explorerons également l'extension de cette approche pour gérer divers types de données et formats de fichiers au-delà du simple texte. Pour une plongée plus profonde dans le chiffon, explorez cet article sur la génération de la récupération.

Comprendre les graphiques de connaissances

Les graphiques de connaissances organisent des informations de manière structurée et interconnectée. Ils comprennent

entités (nœuds) et les relations (bords) les liant. Les entités représentent des objets, des concepts ou des idées du monde réel, tandis que les relations définissent comment ces entités se connectent. Cela reflète la façon dont les humains comprennent naturellement et raisonnent, créant un réseau de connaissances riche et interconnecté plutôt que des silos de données isolés. La visualisation claire des relations au sein d'un graphique de connaissances facilite la découverte de nouvelles informations et inférences qui seraient difficiles à dériver des points de données isolés.

Considérez cet exemple:

Using a Knowledge Graph to Implement a RAG Application

Figure 1: nœuds (cercles) et relations (flèches étiquetées) dans un graphique de connaissance.

Ce graphique illustre les relations d'emploi:

Node 1: Type: Personne; Nom: Sarah
Node 2: Type: Personne; Nom: Michael
Node 3: Type: Company; Nom: Prismaticai

Relations:

Relation 1: Sarah - [fonctionne pour] - & gt; prismaticai
Relation 2: Michael - [fonctionne pour] - & gt; prismaticai

interroger et naviguer sur les graphiques de connaissances

Le pouvoir des graphiques de connaissances réside dans leurs capacités de requête et de traversée. Explorons cela avec notre exemple:

Query 1: Où fonctionne Sarah?

En commençant au nœud de Sarah, nous suivons la relation "Works for" avec Prismaticai.

Réponse 1: Sarah travaille pour Prismaticai.

Query 2: Qui travaille pour Prismaticai?

En commençant à Prismaticai, nous suivons les relations "Works for" en arrière à Sarah et Michael.

Réponse 2: Sarah et Michael travaillent pour Prismaticai.

Query 3: Michael fonctionne-t-il pour la même entreprise que Sarah?

En commençant par le nœud de Sarah ou Michael, nous traces leurs "œuvres" pour les relations avec Prismaticai, confirmant qu'ils partagent un employeur.

Réponse 3: Oui, Michael travaille pour la même entreprise que Sarah.

Avantages des graphiques de connaissances dans les applications de chiffon

Les applications de chiffon combinent la récupération des informations et la génération de langage naturel pour les réponses cohérentes et pertinentes. Les graphiques de connaissances offrent des avantages importants:

Représentation des connaissances structurées: La nature structurée des graphiques de connaissances permet une récupération efficace des informations pertinentes par rapport au texte non structuré.
Compréhension contextuelle: Les relations au sein du graphique fournissent une compréhension contextuelle cruciale pour générer des réponses pertinentes.
Raisonnement inférentiel: La traversée du graphique permet les inférences et la dérivation de nouvelles connaissances non explicitement énoncées.
Intégration des connaissances: Les graphiques de connaissances intègrent facilement les informations provenant de diverses sources pour des réponses complètes.
Explication et transparence: La structure transparente facilite l'explication du raisonnement derrière les réponses générées, augmentant la confiance des utilisateurs.

Graphiques de connaissances par rapport aux bases de données vectorielles

Les graphiques de connaissances et les bases de données vectoriels sont utilisés dans le chiffon, mais ils diffèrent considérablement:

Feature	Knowledge Graphs	Vector Databases
Data Representation	Entities and relationships	High-dimensional vectors
Retrieval	Graph traversal	Vector similarity
Interpretability	Highly interpretable	Less interpretable
Knowledge Integration	Facilitates seamless integration	More challenging
Inferential Reasoning	Enables complex reasoning	Limited inferential capabilities

Implémentation de graphiques de connaissances pour Rag

Cette section vous guide à travers la mise en œuvre d'un graphique de connaissances pour une application de chiffon:

Prérequis:

python 3.7
Langchain Library
Llamaindex Library
Base de données NEO4J (ou une base de données de graphiques compatibles)

Étape 1: Données de texte de chargement et de prétraitement:

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# ... (Code to load and split text data as shown in the original example) ...

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Étape 2: Initialiser le modèle de langue et extraire le graphique de connaissances:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.transformers import LLMGraphTransformer
import getpass
import os

# ... (Code to initialize OpenAI LLM and extract the graph as shown in the original example) ...

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Étape 3: Stockez le graphique de connaissances dans une base de données:

from langchain.graph_stores import Neo4jGraphStore

# ... (Code to store the graph in Neo4j as shown in the original example) ...

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Étape 4: Récupérez les connaissances pour le chiffon:

from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import KnowledgeGraphRAGRetriever
from llama_index.core.response_synthesis import ResponseSynthesizer

# ... (Code to set up the retriever and query engine as shown in the original example) ...

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Étape 5: Interrogez le graphique de connaissances et générez une réponse:

# ... (Code to define the query_and_synthesize function and query the graph as shown in the original example) ...

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Gestion des scénarios du monde réel

Les applications du monde réel impliquent souvent des ensembles de données plus grands et plus diversifiés et divers formats de fichiers. Les stratégies de gestion comprennent: la construction de graphiques de connaissances distribués, les mises à jour incrémentielles, les pipelines d'extraction spécifiques au domaine, la fusion de graphiques de connaissances, la conversion de fichiers, les chargeurs personnalisés et l'extraction de graphiques de connaissances multimodaux.

Défis dans le déploiement du monde réel

Le déploiement du monde réel présente plusieurs défis: complexité de la construction des graphiques de connaissances, difficultés d'intégration des données, entretien et besoins d'évolution, évolutivité et préoccupations de performance, complexité des requêtes, manque de normalisation, problèmes d'explication et obstacles spécifiques au domaine.

Conclusion

Les graphiques de connaissances améliorent considérablement les applications RAG, offrant des réponses plus précises, informatives et contextuellement riches. Ce didacticiel a fourni un guide pratique pour construire et utiliser des graphiques de connaissances pour le chiffon, vous permettant de créer des systèmes de génération de langage plus intelligents et compatibles. Pour un apprentissage plus approfondi sur l'IA et les LLM, explorez ce morceau de compétence de six plats sur les fondamentaux de l'IA.