Menggunakan graf pengetahuan untuk melaksanakan aplikasi RAG

Membuka kuasa Generasi Pengambilan Retrieval (RAG) dengan Graf Pengetahuan

Pernah tertanya -tanya bagaimana pembantu digital seperti Alexa atau Google Assistant memberikan jawapan yang tepat? Rahsia terletak pada generasi pengambilan semula (RAG), teknik yang kuat yang menggabungkan pengambilan maklumat dengan generasi bahasa. Pusat kepada proses ini ialah graf pengetahuan , repositori maklumat berstruktur yang memberi kuasa kepada pembantu -pembantu ini untuk mengakses dan menggunakan kumpulan data yang luas untuk respons yang lebih baik.

Tutorial ini menyelidiki graf pengetahuan dan aplikasi mereka dalam membina aplikasi RAG untuk respons yang lebih tepat dan relevan. Kami akan merangkumi asas -asas graf pengetahuan dan peranan mereka dalam RAG, membandingkannya dengan pangkalan data vektor, dan kemudian membina graf pengetahuan dari data teks, menyimpannya dalam pangkalan data, dan menggunakannya untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan untuk pertanyaan pengguna. Kami juga akan meneroka memperluaskan pendekatan ini untuk mengendalikan pelbagai jenis data dan format fail di luar teks mudah. Untuk menyelam yang lebih mendalam ke dalam kain, terokai artikel ini mengenai generasi pengambilan semula.

Memahami Graf Pengetahuan

Grafik pengetahuan menyusun maklumat dengan cara yang berstruktur, saling berkaitan. Mereka terdiri daripada entiti (nod) dan hubungan (tepi) yang menghubungkan mereka. Entiti mewakili objek, konsep, atau idea dunia nyata, sementara hubungan menentukan bagaimana entiti-entiti ini menyambung. Ini mencerminkan bagaimana manusia secara semulajadi memahami dan membuat alasan, mewujudkan pengetahuan web yang kaya dan saling berkaitan dan bukannya silo data terpencil. Visualisasi hubungan yang jelas dalam graf pengetahuan memudahkan penemuan maklumat baru dan kesimpulan yang sukar diperolehi dari titik data terpencil.

Pertimbangkan contoh ini:

Rajah 1: nod (bulatan) dan hubungan (anak panah berlabel) dalam graf pengetahuan.

graf ini menggambarkan hubungan pekerjaan:

• nod 1: jenis: orang; Nama: Sarah
• node 2: jenis: orang; Nama: Michael
• Node 3: Jenis: Syarikat; Nama: Prismaticai

Hubungan:

• Hubungan 1: Sarah-[berfungsi untuk]-& gt; Prismaticai
• Hubungan 2: Michael-[berfungsi untuk]-& gt; Prismaticai

Menanyakan dan menavigasi Graf Pengetahuan

Kekuatan graf pengetahuan terletak pada keupayaan pertanyaan dan traversal mereka. Mari kita meneroka ini dengan contoh kita:

pertanyaan 1: di mana sarah berfungsi?

Bermula di nod Sarah, kita mengikuti "kerja untuk" hubungan dengan prismaticai.

Jawab 1: Sarah bekerja untuk prismaticai.

pertanyaan 2:

siapa yang bekerja untuk prismaticai?

Bermula di Prismaticai, kami mengikuti hubungan "kerja untuk" ke belakang ke Sarah dan Michael.

Jawab 2: Sarah dan Michael bekerja untuk prismaticai.

pertanyaan 3: Adakah Michael bekerja untuk syarikat yang sama seperti Sarah?

Bermula sama ada Sarah atau Node Michael, kami mengesan "kerja untuk" hubungan mereka dengan prismaticai, mengesahkan mereka berkongsi majikan.

Jawab 3: Ya, Michael bekerja untuk syarikat yang sama seperti Sarah.

Kelebihan Grafik Pengetahuan dalam Aplikasi RAG

Aplikasi RAG menggabungkan pengambilan semula maklumat dan generasi bahasa semulajadi untuk respons yang koheren dan relevan. Grafik pengetahuan menawarkan kelebihan yang ketara:

• Perwakilan Pengetahuan Berstruktur: Sifat berstruktur graf pengetahuan membolehkan pengambilan maklumat yang relevan berbanding dengan teks yang tidak berstruktur.
• pemahaman kontekstual: hubungan dalam graf memberikan pemahaman kontekstual penting untuk menghasilkan respons yang relevan.
Penalaran inferensi:
• Grafik traversal membolehkan kesimpulan dan derivasi pengetahuan baru yang tidak dinyatakan secara eksplisit.
Integrasi Pengetahuan:
• Grafik Pengetahuan dengan mudah mengintegrasikan maklumat dari pelbagai sumber untuk respons yang komprehensif.
Keterangan dan ketelusan:
• Struktur telus memudahkan penjelasan tentang alasan di sebalik respons yang dihasilkan, meningkatkan kepercayaan pengguna.
Grafik Pengetahuan vs Pangkalan Data Vektor

kedua -dua graf pengetahuan dan pangkalan data vektor digunakan dalam kain, tetapi mereka berbeza dengan ketara:

Melaksanakan graf pengetahuan untuk RAG

Bahagian ini membimbing anda melalui pelaksanaan graf pengetahuan untuk aplikasi RAG:

Prasyarat:

• python 3.7
• perpustakaan Langchain
• perpustakaan llamaindex
• pangkalan data neo4j (atau pangkalan data grafik yang serasi)

Langkah 1: Data Teks Beban dan Preprocess:

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) ...

Langkah 2: Inisialisasi model bahasa dan ekstrak graf pengetahuan:

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) ...

Langkah 3: Simpan graf pengetahuan dalam pangkalan data:

from langchain.graph_stores import Neo4jGraphStore

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

Langkah 4: Ambil pengetahuan untuk Rag:

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) ...

Langkah 5: Menanyakan graf pengetahuan dan menghasilkan respons:

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

Mengendalikan senario dunia sebenar

Aplikasi dunia nyata sering melibatkan dataset yang lebih besar dan lebih pelbagai dan pelbagai format fail. Strategi untuk mengendalikan ini termasuk: Pembinaan graf pengetahuan yang diedarkan, kemas kini tambahan, saluran paip pengekstrakan khusus domain, gabungan graf pengetahuan, penukaran fail, pemuat adat, dan pengekstrakan graf pengetahuan multimodal.

cabaran dalam penyebaran dunia sebenar

Penyebaran dunia nyata membentangkan beberapa cabaran: Kompleks Kompleks Pembinaan Grafik Pengetahuan, Kesukaran Integrasi Data, Keperluan Penyelenggaraan dan Evolusi, Kebimbangan Skalabilitas dan Prestasi, Kompleks Permintaan, Kekurangan Standardisasi, Isu Jerawat, dan Rintangan Khusus Domain.

Kesimpulan

Grafik pengetahuan meningkatkan aplikasi RAG dengan ketara, memberikan respons yang lebih tepat, bermaklumat, dan kontekstual. Tutorial ini menyediakan panduan praktikal untuk membina dan menggunakan graf pengetahuan untuk RAG, memperkasakan anda untuk mencipta sistem penjanaan bahasa yang lebih pintar dan konteks. Untuk pembelajaran selanjutnya mengenai AI dan LLMS, meneroka trek kemahiran enam kursus ini pada asas AI.

FAQS

(Soalan Lazim tetap sama seperti dalam input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan graf pengetahuan untuk melaksanakan aplikasi RAG. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!