外部の知識を大規模な言語モデル（LLM）に接続する場合、開発者はしばしば、多くのソースからのデータの統合（構造化された、その多くが構造化されていない）に取り組んでいますが、それでも高速で正確な情報を返します。この課題は、検索の継続世代（RAG）の中心にあります。これは、LLMがオンデマンドでドメイン固有のデータを引き込むための説得力のある方法を提供します。しかし、データが拡大し、正確な接続の必要性が高まるにつれて、ぼろきれパイプラインは扱いにくい可能性があります。
目次rag in birf 結論よくある質問 なぜcognee？ 知識の人間にインスパイアされたモデル
必要な依存関係（Cognee、Llamaindex、および選択したLLMおよびデータベースプロバイダー）をインストールして構成します。この最初のステップにより、環境にはベクターの埋め込み、グラフストレージ、LLM推論を管理するために必要なものがすべて揃っています。
- グラフのグローバルな関係を活用して、情報の一部がどのようにリンクするかを確認します。
cogneeとllamaindexは、グラフベースの推論と柔軟なデータ統合を組み合わせて、従来のぼろをより構造的で洞察に満ちたアプローチに変換します。この相乗効果は、知識の検索を強化し、コンテキストの理解を向上させ、AI搭載アプリケーションの展開を簡素化します。
強化されたクエリと洞察 cogneeは、複雑さを抽象化することを目指しています。 LLMS、ベクトルデータベース、グラフストアの標準統合が付属しています。つまり、最小限のオーバーヘッドでGraphRagパイプラインを展開できます。これにより、インフラストラクチャの手間を扱うよりも、洞察を探るのにもっと時間を費やすことができます。
グラフラグの最大の強みの1つは、テキストを動的なセマンティックレイヤーに変換する方法にあります。各エンティティ（例：人、場所、概念）をノードとして表す想像してください。エッジは、組織における人の役割や別の概念との関係など、参照をキャプチャする場合があります。
検証
キーテイクアウト
組み合わせにより、検索の効率と応答の精度が向上します。 LLM、ベクトルストア、またはデータベース検索された世代の基礎（RAG）とLLM機能の強化におけるその役割を理解してください。
CogneeとLlamaindexがどのようにGraphRagを有効にして、より構造化されたコンテキストを意識した知識を取得できるかを学びます。
データの摂取からグラフベースのクエリまで、グラフラグパイプラインを構築するプロセスを探索します。
データサイエンスブログの一部として公開されました。
rag briag
cogneeは、人間が精神的マップを作成する方法からインスピレーションを引き出す知識と記憶管理のフレームワークです。オブジェクト、概念、および関係をグラフ構造としてモデル化することにより、生データに構造とコンテキストをもたらし、知識をより操作可能で相互運用可能にするのに役立ちます。
Llamaindexは、多用途のデータ統合ライブラリとして機能し、データベース、API、および非構造化されていないテキストを含むさまざまなソースからのデータをシームレスにファンネル化することにより、これを補完します。 PDF、SQLテーブル、またはJSONエンドポイントを扱うかどうかにかかわらず、LlamainDexはこれらの情報ストリームを一貫したパイプラインに統合できます。
：これらのグラフをオントロジーの形式化することにより、開発者は意味と関係を体系的にキャプチャできます。
Modular Architecture
決定論的レイヤーを有効にします
：グラフベースのロジックと関係を通じて、より一貫した説明可能な結果を確保します。
ステップ1：環境をセットアップ
!pip install llama-index-graph-rag-cognee==0.1.2
# Import required libraries
import os
import asyncio
import cognee
from llama_index.core import Document
from llama_index.graph_rag.cognee import CogneeGraphRAG
# Set API key for OpenAI
if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""
短いテキストスニペットまたはドキュメントセット全体がある場合でも、そのデータを収集してコレクションにロードします。 llamaindexはさまざまなファイル形式やデータソースを処理できますが、通常、マネージャー可能なセグメントまたは「ドキュメント」でテキストを提供します。
documents = [
Document(
text="Jessica Miller, Experienced Sales Manager with a strong track record in driving sales growth and building high-performing teams."
),
Document(
text="David Thompson, Creative Graphic Designer with over 8 years of experience in visual design and branding."
),
]
ステップ4：データを追加および処理cogneeRAG = CogneeGraphRAG(
llm_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
llm_provider="openai",
llm_model="gpt-4o-mini",
graph_db_provider="networkx",
vector_db_provider="lancedb",
relational_db_provider="sqlite",
relational_db_name="cognee_db",
)
ステップ5：検索を実行# Load documents into CogneeGraphRAG
await cogneeRAG.add(documents, "test")
RAGベースの検索
!pip install llama-index-graph-rag-cognee==0.1.2
# Import required libraries
import os
import asyncio
import cognee
from llama_index.core import Document
from llama_index.graph_rag.cognee import CogneeGraphRAG
# Set API key for OpenAI
if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""なぜcogneeとllamaindexを選択しますか？
GraphRagは、エージェント内の長期、短期、およびドメイン固有のメモリを促進します。グラフベースの構造で詳細な知識を維持することにより、エージェントは時間の経過とともにより正確にコンテキストを思い出し、シームレスに新しい情報に適応できます。
simplified deployment
：密接に関連する概念またはエンティティのクラスターを参照してください。
結論グラフベースの推論により、コンテキストの理解と意思決定が改善されます
柔軟なデータ統合により、多様なAIアプリケーション全体の適応性が保証されます
将来のAIシステムは、知識ベースのワークフローを最適化するためにそのようなツールに依存します。
よくある質問
Q3を選択したシームレスな統合を獲得します。このセットアップでLlamaindexはどのような役割を果たしていますか？ LlamainDex（以前のGPTインデックス）は、LLMを多様なデータソースと統合するためのライブラリです。ドキュメントの解析、インデックス作成、クエリなどのタスクを処理し、非構造化コンテンツ（PDF、Webページ、JSONデータなど）を合理化された方法でLLMにフィードすることができます。 cogneeと組み合わせると、llamaindexは、グラフベースの表現に変換する前にデータの構造を支援します。 GraphRagは、従来のぼろきれと比較してクエリの結果をどのように改善しますか？従来のラグは、テキストの塊を個別に埋め込みます。これは、情報が異なるドキュメントに広がっている場合、グローバルなコンテキストを失う可能性があります。 GraphRagは、関連する概念を単一の知識グラフで接続し、LLMがより広範な関係を理解できるようにします。その結果、システムは、複数のソースからの情報を含むクエリに対して、より完全でコンテキストが豊富な回答を提供できます。
以上がCognee Llamaindex：強力なグラフラグパイプラインの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
![[Web フロントエンド] Node.js クイック スタート](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
