Lightrag：简单而快速的GraphRag替代品

lightrag：轻巧检索的生成系统

大型语言模型（LLM）正在迅速发展，但有效整合外部知识仍然是一个重大障碍。 检索增强生成（RAG）技术旨在通过在发电过程中合并相关信息来改善LLM输出。但是，传统的抹布系统可能是复杂且资源密集的。 HKU数据科学实验室用Lightrag（一种更有效的替代方案）来解决此问题。 Lightrag将知识图的力量与矢量检索结合在一起，从而有效地处理文本信息，同时保持数据中的结构化关系。

密钥学习点：

传统抹布的局限性和对Lightrag的需求。

> Lightrag的体系结构：双级检索和基于图形的文本索引。
图形结构和矢量嵌入的集成，以进行有效的，上下文丰富的检索。
• 与跨各个域的GraphRag相比，Lightrag的性能。>
• >
为什么Lightrag优于传统抹布：
• >
传统的抹布系统通常会在数据点之间的复杂关系中挣扎，从而产生零散的响应。 他们使用简单，平坦的数据表示，缺乏上下文理解。 例如，有关电动汽车对空气质量和公共交通的影响的查询可能会对每个主题产生单独的结果，而没有有意义地将它们连接起来。 Lightrag解决了此限制。

> Lightrag功能：

>> Lightrag使用基于图的索引和双级检索机制，以对复杂查询的有效和上下文充分的响应。

基于图形的文本索引：

这个过程涉及：

>块：

将文档分为较小的细分市场。

实体识别：

使用llms识别和提取实体（名称，日期等）及其关系。

1. 知识图构造：构建代表实体之间连接的知识图。 删除了冗余以进行优化。
>
2. 嵌入存储：将描述和关系作为向量数据库中的向量存储。
3. 双级检索：
4. Lightrag采用两个检索级别：
   1. 低级检索：着重于特定实体及其属性或连接。 检索详细的特定数据。
   2. 高级检索：解决了更广泛的概念和主题。 收集跨越多个实体的信息，提供全面的概述。
   >

   > Lightrag与GraphRag： 由于其基于社区的遍历方法，GraphRag遭受了高令牌消耗量和许多LLM API的呼叫。 Lightrag，使用基于向量的搜索和检索实体/关系而不是块，大大降低了此开销。

   > Lightrag性能基准：

   使用GPT-4O-Mini对其他抹布系统进行了基准测试，以跨四个领域（农业，计算机科学，法律和混合）进行评估。 Lightrag始终优于基线，尤其是在多样性方面，尤其是在较大的法律数据集上。 这突出了其产生多样化和丰富响应的能力。

   动手python实施（Google colab）：

   >

   以下步骤概述了使用OpenAI模型的基本实现：>

   >

   >步骤1：安装库>

   >

   步骤2：导入库并设置API键

   >

   >

   !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

   步骤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()

   步骤4＆5：查询（混合和天真模式）

   （原始文本中提供的示例）

   结论：

   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通过解决它们在处理复杂关系和上下文理解中的局限性来显着改善传统的抹布系统。 它基于图形的索引和双级检索导致了更全面和相关的响应，使其成为该领域的宝贵进步。 钥匙要点：

   > lightrag克服了传统抹布在整合互连信息中的局限性。

   其双级检索系统适应特定和广泛的查询。

   >实体识别和知识图构造优化信息检索。

   图结构和向量嵌入的组合增强了上下文理解。

   >
   常见问题：
   • >（类似于原始文本，但以简洁的态度改写）（此处将包括此处，类似于原始文本。）
   • （注意：图像URL保持不变。

以上是Lightrag：简单而快速的GraphRag替代品的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！