Verwenden eines Wissensdiagramms zur Implementierung einer Lag -Anwendung

Entsperren Sie die Kraft der retrieval-ausgereiften Generation (LAB) mit Wissensgraphen

Haben Sie sich jemals gefragt, wie digitale Assistenten wie Alexa oder Google Assistent solche genauen Antworten geben? Das Geheimnis liegt in der Abruf Generation (RAG), einer leistungsstarken Technik, die das Abrufen von Informationen mit der Spracherzeugung verbindet. Zentral für diesen Prozess ist das Knowledge Graph , ein strukturiertes Informationsrepository, das diese Assistenten ermöglicht, auf einen großen Datenpool für verbesserte Antworten zuzugreifen und zu verwenden.

Dieses Tutorial befasst sich mit Wissensgraphen und ihrer Anwendung beim Erstellen von Lag -Anwendungen für genauere und relevantere Antworten. Wir werden die Grundlagen von Wissensgraphen und ihre Rolle in RAG abdecken, sie mit Vektordatenbanken vergleichen und dann ein Wissensgraphen aus Textdaten erstellen, in einer Datenbank speichern und diese verwenden, um relevante Informationen für Benutzeranfragen abzurufen. Wir werden auch den Erweiterung dieses Ansatzes untersuchen, um verschiedene Datentypen und Dateiformate über den einfachen Text hinaus zu verarbeiten. Erforschen Sie diesen Artikel über die Generation von Abrufen, um einen tieferen Eintauchen in den Rag zu erhalten.

Wissensgrafiken verstehen

Wissensgrafiken organisieren Informationen auf strukturierte, miteinander verbundene Weise. Sie umfassen

Entitäten (Knoten) und die -beziehungen (Kanten), die sie verknüpfen. Entitäten repräsentieren reale Objekte, Konzepte oder Ideen, während Beziehungen die Verbindung dieser Entitäten definieren. Dies spiegelt wider, wie Menschen natürlich verstehen und vermitteln und ein reichhaltiges, miteinander verbundenes Wissen des Wissens erstellen und nicht isolierte Datensilos. Die klare Visualisierung von Beziehungen innerhalb eines Wissensgraphen erleichtert die Entdeckung neuer Informationen und Schlussfolgerungen, die schwer aus isolierten Datenpunkten abzuleiten wären.

Betrachten Sie dieses Beispiel:

Abbildung 1: Knoten (Kreise) und Beziehungen (beschriftete Pfeile) in einem Wissensgraphen.

Dieses Diagramm zeigt Beschäftigungsverhältnisse:

• Knoten 1: Typ: Person; Name: Sarah
• Knoten 2: Typ: Person; Name: Michael
• Knoten 3: Typ: Company; Name: Prismaticai

Beziehungen:

• Beziehung 1: Sarah-[arbeitet für]-& gt; Prismaticai
• Beziehung 2: Michael-[arbeitet für]-& gt; Prismaticai

Abfragen und Navigieren von Wissensgraphen

Die Kraft der Wissensgrafiken liegt in ihrer Abfrage- und Traversalfunktionen. Erforschen wir dies mit unserem Beispiel:

Abfrage 1: Wo funktioniert Sarah?

Ab Sarahs Knoten folgen wir der "Werke für" Beziehung zu Prismaticai.

Antwort 1: Sarah funktioniert für Prismaticai.

Abfrage 2: Wer arbeitet für Prismaticai?

Beginnend bei Prismaticai folgen wir den "Werken für" Beziehungen zurück zu Sarah und Michael.

Antwort 2: Sarah und Michael arbeiten für Prismaticai.

Abfrage 3: arbeitet Michael für dieselbe Firma wie Sarah?

Beginnend bei Sarah oder Michaels Knoten verfolgen wir ihre "Werke" für Beziehungen zu Prismaticai und bestätigen, dass sie einen Arbeitgeber teilen.

Antwort 3: Ja, Michael arbeitet für dieselbe Firma wie Sarah.

Vorteile von Wissensgraphen in RAG -Anwendungen

RAG -Anwendungen kombinieren das Abrufen von Informationen und die Erzeugung natürlicher Sprache für kohärente und relevante Antworten. Wissensgrafiken bieten erhebliche Vorteile:

• Strukturierte Wissensdarstellung: Die strukturierte Natur der Wissensgrafiken ermöglicht ein effizientes Abrufen relevanter Informationen im Vergleich zu unstrukturiertem Text.
• Kontextuelles Verständnis: Beziehungen innerhalb des Diagramms bieten ein kontextbezogenes Verständnis für die Erzeugung relevanter Antworten.
• Inferentielles Denken: Graph -Traversal ermöglicht Schlussfolgerungen und die Ableitung neuer Wissen nicht ausdrücklich.
• Wissensintegration: Wissensgrafiken integrieren Informationen aus verschiedenen Quellen für umfassende Antworten.
• Erklärung und Transparenz: Die transparente Struktur erleichtert die Erläuterung der Argumentation hinter den generierten Antworten und erhöht das Vertrauen der Benutzer.

Wissensgrafiken vs. Vektordatenbanken

sowohl Wissensgrafiken als auch Vektordatenbanken werden in RAG verwendet, unterscheiden sich jedoch erheblich:

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

Implementieren von Wissensgraphen für RAG

Dieser Abschnitt führt Sie durch die Implementierung eines Wissensdiagramms für eine RAG -Anwendung:

Voraussetzungen:

• Python 3.7
• Langchain Library
• llamaindex bibliothek
• NEO4J -Datenbank (oder eine kompatible Graphendatenbank)

Schritt 1: Textdaten laden und vorverarbeitet:

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) ...

Schritt 2: Sprachmodell initialisieren und Wissensgrafik extrahieren:

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) ...

Schritt 3: Wissensdiagramm in einer Datenbank speichern:

from langchain.graph_stores import Neo4jGraphStore

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

Schritt 4: Wissen für Lappen abrufen:

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) ...

Schritt 5: Abfragen Sie das Wissensgrafik ab und generieren Sie eine Antwort:

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

Umgang mit realen Szenarien

reale Anwendungen umfassen häufig größere, vielfältigere Datensätze und verschiedene Dateiformate. Zu den Umgangsstrategien gehören: Distributed Knowledge Graph Construction, inkrementelle Updates, domänenspezifische Extraktionspipelines, Knowledge Graph Fusion, Dateikonvertierung, benutzerdefinierte Lader und multimodale Knowledge-Graph-Extraktion.

Herausforderungen in der realen Bereitstellung

Real-World-Bereitstellung stellt verschiedene Herausforderungen vor: Komplexität der Wissensgrafikkonstruktion, Datenintegrationsschwierigkeiten, Wartungs- und Evolutionsbedürfnisse, Skalierbarkeit und Leistungsbedenken, Komplexität der Abfrage, mangelnde Standardisierung, Erklärungsprobleme und domänenspezifische Hürden.

Schlussfolgerung

Wissensgrafiken verbessern die Lappenanwendungen erheblich und liefern genauere, informative und kontextbezogene Antworten. Dieses Tutorial bot einen praktischen Leitfaden zum Aufbau und zur Verwendung von Wissensgraphen für Lag, wodurch Sie intelligentere und kontextbezogene Sprachgenerierungssysteme erstellt werden. Erkunden Sie diese Sechs-Gänge-Fertigkeitsspur über KI und LLMs für KI und LLMs.

faqs

(FAQs bleiben mit der ursprünglichen Eingabe gleich.)

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