Lightrag : GraphRag에 대한 간단하고 빠른 대안

lightrag : 가벼운 검색 방지 생성 시스템 큰 언어 모델 (LLM)은 빠르게 진화하고 있지만 외부 지식을 효과적으로 통합하는 것은 여전히 ​​큰 장애물입니다. RAG (Retrieved-Augmented Generation) 기술은 생성 동안 관련 정보를 통합하여 LLM 출력을 개선하는 것을 목표로합니다. 그러나 전통적인 헝겊 시스템은 복잡하고 자원 집약적 일 수 있습니다. HKU Data Science Lab은이를보다 효율적인 대안 인 Lightrag로 해결합니다. Lightrag는 지식 그래프의 힘을 벡터 검색과 결합하여 데이터 내에서 구조화 된 관계를 유지하면서 텍스트 정보의 효율적인 처리를 가능하게합니다.

주요 학습 포인트 :

전통적인 걸레의 한계와 lightrag의 필요성 Lightrag의 아키텍처 : 듀얼 레벨 검색 및 그래프 기반 텍스트 인덱싱. 효율적이고 컨텍스트가 풍부한 검색을위한 그래프 구조 및 벡터 임베딩의 통합. Lightrag의 성능은 다양한 도메인의 그래프 레이그와 비교했습니다

왜 Lightrag가 전통적인 헝겊보다 성능이 우수한 이유 : 전통적인 래그 시스템은 종종 데이터 포인트 간의 복잡한 관계로 어려움을 겪어 단편화 된 응답을 초래합니다. 그들은 간단하고 평평한 데이터 표현을 사용하여 상황에 맞는 이해가 부족합니다. 예를 들어, 전기 자동차가 대기 질 및 대중 교통에 미치는 영향에 대한 쿼리는 각 주제에 대해 별도의 결과를 얻을 수있어 의미있게 연결하지 못합니다. Lightrag는이 제한을 다룹니다 Lightrag 기능 :

그래프 기반 텍스트 인덱싱 :

이 과정은 다음과 같습니다

청크 :

문서를 작은 세그먼트로 나누는 것 엔티티 인식 :

LLMS를 사용하여 엔티티 (이름, 날짜 등) 및 그 관계를 식별하고 추출합니다.

지식 그래프 구성 : 엔티티 간의 연결을 나타내는 지식 그래프 구축. 최적화를 위해 중복성이 제거됩니다 스토리지 임베딩 : 벡터 데이터베이스에서 벡터로 설명과 관계 저장.

이중 수준 검색 :

Lightrag는 두 가지 검색 수준을 사용합니다

1. 저수준 검색 : 는 특정 엔티티와 그 속성 또는 연결에 중점을 둡니다. 상세하고 구체적인 데이터를 검색합니다 높은 수준의 검색 :
더 넓은 개념과 주제를 다룹니다. 여러 엔티티에 걸친 정보를 수집하여 포괄적 인 개요를 제공합니다
2. lightrag vs. Graphrag : 그래프 크래그는 높은 토큰 소비와 커뮤니티 기반 트래버스 방법으로 인해 수많은 LLM API 호출을 겪습니다. 벡터 기반 검색을 사용하고 청크 대신 엔티티/관계를 검색하는 Lightrag는이 오버 헤드를 크게 줄입니다. Lightrag 성능 벤치 마크 : Lightrag는 4 개의 영역 (농업, 컴퓨터 과학, 법률 및 혼합)에 걸친 평가를 위해 GPT-4O-MINI를 사용하여 다른 RAG 시스템에 대해 벤치마킹되었습니다. Lightrag는 특히 더 큰 법률 데이터 세트에서 특히 다양성에서 기준을 지속적으로 능가했습니다. 이것은 다양하고 풍부한 반응을 생성하는 능력을 강조합니다.
실습 파이썬 구현 (Google Colab) :

다음 단계는 OpenAI 모델을 사용하여 기본 구현을 간략하게 설명합니다. 1 단계 : 라이브러리 설치 2 단계 : 라이브러리를 가져오고 API 키를 설정하고 를 설정합니다

3 단계 : Lightrag 및로드 데이터 초기화

4 단계 및 5 단계 : 쿼리 (하이브리드 및 순진한 모드) (원본 텍스트에 제공된 예) 결론 :

Lightrag는 복잡한 관계 및 상황에 따른 이해를 처리하는 데있어 제한을 해결함으로써 전통적인 래그 시스템을 크게 향상시킵니다. 그래프 기반 인덱싱 및 이중 수준의 검색은보다 포괄적이고 관련성이 높은 응답으로 이어져 현장에서 귀중한 발전이됩니다. 키 테이크 아웃 :

이중 수준의 검색 시스템은 구체적인 쿼리와 광범위한 쿼리에 적응합니다. 엔티티 인식 및 지식 그래프 구성 정보 검색 최적화 그래프 구조와 벡터 임베딩의 조합은 상황에 맞는 이해를 향상시킵니다. 자주 묻는 질문 : (원래 텍스트와 유사하지만 간결하게 재현되어 있음) (이 섹션은 원본과 유사하게 여기에 포함됩니다.)

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(참고 : 이미지 URL은 변하지 않습니다.)

위 내용은 Lightrag : GraphRag에 대한 간단하고 빠른 대안의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!