RAG 응용 프로그램을 구현하기 위해 지식 그래프를 사용합니다

지식 그래프로 검색 방지 생성 (rag)의 힘을 잠금 해제 Alexa 또는 Google 어시스턴트와 같은 디지털 어시스턴트가 어떻게 정확한 답변을 제공하는지 궁금한 적이 있습니까? 비밀은 정보 검색과 언어 생성과 혼합되는 강력한 기술 인 검색-증진 세대 (RAG)에 있습니다. 이 프로세스의 핵심은

지식 그래프 (이 조수가 개선 된 응답을 위해 방대한 데이터 풀에 액세스하고 활용할 수 있도록하는 구조화 된 정보 저장소입니다. 이 튜토리얼은보다 정확하고 관련성이 높은 응답을 위해 RAG 응용 프로그램 구축에 대한 지식 그래프 및 응용 프로그램을 탐구합니다. 우리는 지식 그래프의 기본 사항과 RAG에서의 역할을 다루고 벡터 데이터베이스와 비교 한 다음 텍스트 데이터에서 지식 그래프를 작성하고 데이터베이스에 저장 한 다음 사용하여 사용자 쿼리의 관련 정보를 검색하는 데 사용합니다. 또한 간단한 텍스트 이외의 다양한 데이터 유형과 파일 형식을 처리하기 위해이 접근법을 확장 할 수 있습니다. 헝겊으로 더 깊이 다이빙하려면 검색 된 세대에 대한이 기사를 탐색하십시오. 지식 그래프 이해

지식 그래프는 구조화되고 상호 연결된 방식으로 정보를 구성합니다. 그것들은

엔티티 (노드)와 관계 (가장자리)를 연결합니다. 엔티티는 실제 객체, 개념 또는 아이디어를 나타내며 관계는 이러한 엔티티 연결 방식을 정의합니다. 이것은 인간이 자연스럽게 이해하고 추론하는 방식을 반영하여 고립 된 데이터 사일로보다는 풍부하고 상호 연결된 지식 웹을 만듭니다. 지식 그래프 내의 관계를 명확하게 시각화하면 고립 된 데이터 포인트에서 도출하기 어려운 새로운 정보와 추론을 촉진합니다. <:>이 예를 고려하십시오 :

그림 1 : 지식 그래프의 노드 (원) 및 관계 (화살표). 이 그래프는 고용 관계를 보여줍니다

노드 1 :

유형 : 사람; 이름 : 사라 노드 2 : 유형 : 사람; 이름 : Michael

노드 3 : 유형 : 회사; 이름 : Prismaticai

관계 : 관계 1 : Sarah- [Works for]-& gt; Prismaticai 관계 2 : Michael- [Works for]-& gt; Prismaticai

지식 그래프 쿼리 및 탐색

지식 그래프의 힘은 쿼리 및 횡단 기능에 있습니다. 예제로 이것을 탐색합시다 :

쿼리 1 : 사라는 어디에서 일합니까? Sarah의 노드에서 시작하여 Prismaticai와의 "작품"관계를 따릅니다. 답 1 :

Sarah는 Prismaticai를 위해 일합니다.

쿼리 2 :

누가 Prismaticai에서 일하는가? Prismaticai에서 시작하여, 우리는 Sarah와 Michael과의 "작품"관계를 따릅니다. 답변 2 :

Sarah와 Michael은 Prismaticai를 위해 일합니다 쿼리 3 :

Michael은 Sarah와 같은 회사에서 일합니까?

Sarah 또는 Michael의 노드에서 시작하여, 우리는 Prismaticai와의 관계를 추적하여 고용주를 공유하는 것을 확인합니다. . 답변 3 : 예, Michael은 Sarah와 같은 회사에서 일합니다. rag 응용 프로그램에서 지식 그래프의 장점 rag 응용 프로그램은 일관성 있고 관련 응답을 위해 정보 검색 및 자연어 생성을 결합합니다. 지식 그래프는 상당한 장점을 제공합니다

구조화 된 지식 표현 : 지식 그래프의 구조화 된 특성은 구조화되지 않은 텍스트와 비교하여 관련 정보를 효율적으로 검색 할 수 있습니다. 상황에 맞는 이해 : 그래프 내의 관계는 관련 응답을 생성하는 데 중요한 상황에 대한 이해를 제공합니다.

추론 적 추론 :

그래프 트래버스는 추론과 새로운 지식의 유도를 명시 적으로 언급하지 않는다. 지식 통합 :

지식 그래프는 포괄적 인 응답을 위해 다양한 소스의 정보를 쉽게 통합합니다.

설명 성과 투명성 : 투명 구조는 생성 된 응답 뒤에있는 추론에 대한 설명을 촉진하여 사용자 신뢰를 증가시킵니다. .

지식 그래프 vs. 벡터 데이터베이스

지식 그래프와 벡터 데이터베이스는 모두 래그에 사용되지만 크게 다릅니다.

rag 전제 조건 :

파이썬 3.7 Langchain Library llamaindex 라이브러리 neo4j 데이터베이스 (또는 호환 그래프 데이터베이스)

1 단계 :로드 및 전처리 텍스트 데이터 : 2 단계 : 언어 모델을 초기화하고 지식 그래프를 추출합니다 3 단계 : 데이터베이스에 지식 그래프를 저장 :

• 4 단계 : 헝겊에 대한 지식 검색 :
• 5 단계 : 지식 그래프를 쿼리하고 응답을 생성합니다.
실제 시나리오 처리
• 실제 응용 프로그램에는 종종 더 크고 다양한 데이터 세트와 다양한 파일 형식이 포함됩니다. 배포 된 지식 그래프 구성, 증분 업데이트, 도메인 별 추출 파이프 라인, 지식 그래프 융합, 파일 변환, 사용자 정의 로더 및 멀티 모달 지식 그래프 추출. 실제 배포 의 도전 실제 배포는 몇 가지 과제를 제시합니다. 지식 그래프 구성 복잡성, 데이터 통합 ​​어려움, 유지 보수 및 진화 요구, 확장 성 및 성능 문제, 쿼리 복잡성, 표준화 부족, 설명 성 문제 및 도메인 별 장애물.
결론 지식 그래프는 래그 응용 프로그램을 크게 향상시켜보다 정확하고 유익하며 맥락 적으로 풍부한 반응을 제공합니다. 이 튜토리얼은 래그를위한 지식 그래프를 구축하고 활용하는 실용적인 가이드를 제공하여보다 지능적이고 상황을 인식하는 언어 생성 시스템을 만들 수 있습니다. AI 및 LLM에 대한 추가 학습을 위해 AI 기초에 대한이 6 코스 기술 트랙을 탐색하십시오. faqs
• (FAQS는 원래 입력에서와 동일하게 유지됩니다.)

위 내용은 RAG 응용 프로그램을 구현하기 위해 지식 그래프를 사용합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!