Lightrag：簡單而快速的GraphRag替代品

lightrag：輕巧檢索的生成系統

大型語言模型（LLM）正在迅速發展，但有效整合外部知識仍然是一個重大障礙。 檢索增強生成（RAG）技術旨在通過在發電過程中合併相關信息來改善LLM輸出。但是，傳統的抹布系統可能是複雜且資源密集的。 HKU數據科學實驗室用Lightrag（一種更有效的替代方案）來解決此問題。 Lightrag將知識圖的力量與矢量檢索結合在一起，從而有效地處理文本信息，同時保持數據中的結構化關係。

密鑰學習點：

傳統抹布的局限性和對Lightrag的需求。

> Lightrag的體系結構：雙級檢索和基於圖形的文本索引。
圖形結構和矢量嵌入的集成，以進行有效的，上下文豐富的檢索。
• 與跨各個域的GraphRag相比，Lightrag的性能。 >
• >
為什麼Lightrag優於傳統抹布：
• >
傳統的抹布系統通常會在數據點之間的複雜關係中掙扎，從而產生零散的響應。 他們使用簡單，平坦的數據表示，缺乏上下文理解。 例如，有關電動汽車對空氣質量和公共交通的影響的查詢可能會對每個主題產生單獨的結果，而沒有有意義地將它們連接起來。 Lightrag解決了此限制。

> Lightrag功能：

>> Lightrag使用基於圖的索引和雙級檢索機制，以對複雜查詢的有效和上下文充分的響應。

基於圖形的文本索引：

這個過程涉及：

>塊：

將文檔分為較小的細分市場。

實體識別：

使用llms識別和提取實體（名稱，日期等）及其關係。

1. 知識圖構造：構建代表實體之間連接的知識圖。 刪除了冗餘以進行優化。
>
2. 嵌入存儲：將描述和關係作為向量數據庫中的向量存儲。
3. 雙級檢索：
4. Lightrag採用兩個檢索級別：
   1. 低級檢索：著重於特定實體及其屬性或連接。 檢索詳細的特定數據。
   2. 高級檢索：解決了更廣泛的概念和主題。 收集跨越多個實體的信息，提供全面的概述。
   >

   > Lightrag與GraphRag： 由於其基於社區的遍歷方法，GraphRag遭受了高令牌消耗量和許多LLM API的呼叫。 Lightrag，使用基於向量的搜索和檢索實體/關係而不是塊，大大降低了此開銷。

   > Lightrag性能基準：

   使用GPT-4O-Mini對其他抹布系統進行了基準測試，以跨四個領域（農業，計算機科學，法律和混合）進行評估。 Lightrag始終優於基線，尤其是在多樣性方面，尤其是在較大的法律數據集上。 這突出了其產生多樣化和豐富響應的能力。

   動手python實施（Google colab）：

   >

   以下步驟概述了使用OpenAI模型的基本實現：>

   >

   >步驟1：安裝庫>

   >

   步驟2：導入庫並設置API鍵

   >

   >

   !pip install lightrag-hku aioboto3 tiktoken nano_vectordb
   !sudo apt update
   !sudo apt install -y pciutils
   !pip install langchain-ollama
   !curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   !pip install ollama==0.4.2

   步驟3：初始化Lightrag和Load Datation

   >

   from lightrag import LightRAG, QueryParam
   from lightrag.llm import gpt_4o_mini_complete
   import os
   os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace with your key
   import nest_asyncio
   nest_asyncio.apply()

   步驟4＆5：查詢（混合和天真模式）

   （原始文本中提供的示例）

   結論：

   WORKING_DIR = "./content"
   if not os.path.exists(WORKING_DIR):
       os.mkdir(WORKING_DIR)
   rag = LightRAG(working_dir=WORKING_DIR, llm_model_func=gpt_4o_mini_complete)
   with open("./Coffe.txt") as f: # Replace with your data file
       rag.insert(f.read())

   lightrag通過解決它們在處理複雜關係和上下文理解中的局限性來顯著改善傳統的抹布系統。 它基於圖形的索引和雙級檢索導致了更全面和相關的響應，使其成為該領域的寶貴進步。 鑰匙要點：

   > lightrag克服了傳統抹佈在整合互連信息中的局限性。

   其雙級檢索系統適應特定和廣泛的查詢。

   >實體識別和知識圖構造優化信息檢索。

   圖結構和向量嵌入的組合增強了上下文理解。

   >
   常見問題：
   • >（類似於原始文本，但以簡潔的態度改寫）（此處將包括此處，類似於原始文本。）
   • （注意：圖像URL保持不變。

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