知識グラフを使用して、RAGアプリケーションを実装します

知識グラフを使用して検索力を得た発電（rag）の力を解き放つ

AlexaやGoogle Assistantのようなデジタルアシスタントがこのような正確な答えをどのように提供するか疑問に思ったことはありませんか？秘密は、情報検索と言語生成をブレンドする強力なテクニックである検索の高等世代（RAG）にあります。 このプロセスの中心は、これらのアシスタントが改善された応答のために膨大なデータのプールにアクセスして利用できるようにする情報の構造化された情報リポジトリであるナレッジグラフです。 このチュートリアルは、より正確で関連性のある応答のために、知識グラフとRAGアプリケーションの構築におけるアプリケーションを掘り下げます。知識グラフの基礎とragでの役割をカバーし、それらをベクトルデータベースと比較してから、テキストデータから知識グラフを作成し、データベースに保存し、ユーザークエリの関連情報を取得するために使用します。 また、このアプローチを拡張して、単純なテキストを超えて多様なデータ型とファイル形式を処理することを検討します。 ぼろきれに深く掘り下げるには、検索された世代に関するこの記事を調べてください。

知識グラフの理解

知識グラフは、構造化された相互接続された方法で情報を整理します。それらは、それらをリンクする

エンティティ

（ノード）と関係（エッジ）を構成します。 エンティティは実際のオブジェクト、概念、またはアイデアを表し、関係はこれらのエンティティがどのようにつながるかを定義します。 これは、人間が自然に理解し、推論する方法を反映しており、孤立したデータサイロではなく、豊かで相互に接続された知識の網を作成します。 知識グラフ内の関係の明確な視覚化は、孤立したデータポイントから導出するのが難しい新しい情報と推論の発見を容易にします。 この例を考えてみましょう：

図1：知識グラフのノード（円）と関係（矢印とラベル付け）。 このグラフは、雇用関係を示しています：

ノード1：

タイプ：person;名前：サラ

ノード2：
• タイプ：person;名前：マイケル
ノード3：
• タイプ：company;名前：prismaticai
関係：
関係1：

サラ - [働く] - ＆gt; prismaticai

関係2：
• マイケル - [働く] - ＆gt; prismaticai
知識グラフのクエリとナビゲート
• 知識グラフの力は、クエリと横断能力にあります。例でこれを調べてみましょう：

クエリ1：

サラはどこで働いていますか？

サラのノードから始めて、私たちは「作業」とプリズムティナティックとの関係に従います。

回答1：サラはPrismaticaiで働いています

クエリ2：

プリズムティナティックで働いているのは

>

プリズムティカイから始めて、サラとマイケルに逆行する「作品」をフォローしています。

回答2：サラとマイケルはプリズムティナティックのために働いています。

クエリ3：マイケルはサラと同じ会社で働いていますか？

サラまたはマイケルのノードから始めて、私たちは彼らの「作品のための作品」をプリズムティナティックとトレースし、彼らが雇用主を共有していることを確認します。

回答3：はい、マイケルはサラと同じ会社で働いています。 ラグアプリケーションにおける知識グラフの利点

RAGアプリケーションは、コヒーレントと関連する応答のために、情報検索と自然言語生成を組み合わせます。ナレッジグラフは、重要な利点を提供します：

構造化された知識の表現：
• 知識グラフの構造化された性質により、非構造化されたテキストと比較して、関連情報の効率的な取得を可能にします。 コンテキストの理解：グラフ内の関係は、関連する応答を生成するために重要なコンテキスト理解を提供します。
• 推論推論：グラフトラバーサルは、明示的に述べられていない新しい知識の導出を推論することを可能にします。
知識の統合：
• 知識グラフ包括的な応答のために、多様なソースからの情報を容易に統合します。 説明可能性と透明性：
透明な構造により、生成された応答の背後にある理由の説明が促進され、ユーザーの信頼が高まります。
• ナレッジグラフ対ベクトルデータベース
知識グラフとベクトルデータベースの両方がぼろきれで使用されますが、それらは大きく異なります：

• ragの知識グラフの実装

  このセクションでは、RAGアプリケーションの知識グラフを実装することをガイドします。
  前提条件：
  python 3.7
  • langchainライブラリ
  • llamaindexライブラリ
  • NEO4Jデータベース（または互換性のあるグラフデータベース）
  ステップ1：テキストデータをロードしてプリプロセスします：

  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) ...

  ステップ2：言語モデルを初期化し、知識グラフを抽出します：

  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) ...

  ステップ3：データベースにナレッジグラフを保存：

  from langchain.graph_stores import Neo4jGraphStore
  
  # ... (Code to store the graph in Neo4j as shown in the original example) ...

  ステップ4：ragの知識を取得：

  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) ...

  ステップ5：知識グラフをクエリして応答を生成します：
  実世界のシナリオの処理

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

  現実世界のアプリケーションには、多くの場合、より大きく、より多様なデータセットとさまざまなファイル形式が含まれます。 これらを処理するための戦略には、分散知識グラフ構造、増分更新、ドメイン固有の抽出パイプライン、知識グラフ融合、ファイル変換、カスタムローダー、およびマルチモーダルナレッジグラフ抽出。 実際の展開における

  課題
  実際の展開には、知識グラフの構成の複雑さ、データ統合の難しさ、メンテナンスと進化のニーズ、スケーラビリティとパフォーマンスの懸念、クエリの複雑さ、標準化の欠如、説明可能性の問題、ドメイン固有のハードル。

  結論

  ナレッジグラフは、RAGアプリケーションを大幅に強化し、より正確で有益な、文脈的に豊富な応答を提供します。 このチュートリアルは、RAGの知識グラフを構築および利用するための実用的なガイドを提供し、よりインテリジェントでコンテキストを意識した言語生成システムを作成できるようになりました。 AIとLLMSのさらなる学習については、AI Fundamentalsでこの6コーススキルトラックを調べてください。

  faqs

  （FAQは元の入力と同じままです。）

以上が知識グラフを使用して、RAGアプリケーションを実装しますの詳細内容です。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。