Forbes a récemment désigné les applications RAG comme étant la technologie la plus en vogue en matière d'IA. Cela n'est pas surprenant puisque RAG nécessite un minimum de code et contribue à renforcer la confiance des utilisateurs dans votre LLM.
Ces dernières années, la Retrieval-Augmented Generation (RAG) est devenue un cadre de transformation qui combine des systèmes de récupération avec des modèles génératifs. Graph Rag fait progresser ce concept en incorporant des graphes de connaissances, fournissant des informations plus approfondies et des résultats contextuels plus riches.
Les 5 meilleurs frameworks GraphRag
Eden AI
Neo4j et Cypher
Neo4j avec LangChain
Microsoft
Lettonie
Qu'est-ce que GraphRag ?
GraphRag (Graphiques + Génération augmentée de récupération) est une méthodologie de pointe qui intègre l'extraction de texte, l'analyse de réseau et les fonctionnalités des grands modèles linguistiques (LLM) pour l'incitation et la synthèse dans un système unifié et complet.
En intégrant ces composants, GraphRag permet de mieux comprendre les ensembles de données textuels, transformant ainsi des informations complexes en informations claires et exploitables.
Cette méthode se distingue par sa capacité à associer des représentations graphiques à des outils d'IA avancés, ce qui en fait une ressource puissante pour l'analyse et la visualisation des données. Qu'ils soient utilisés dans des infographies, des supports pédagogiques ou des analyses commerciales,
GraphRag améliore la clarté, l'engagement et la prise de décision en transformant des concepts complexes en formats visuellement attrayants et faciles à digérer.
Comprendre GraphRag : la prochaine étape de l'IA générative
GraphRag améliore les systèmes RAG traditionnels en tirant parti graphiques de connaissances—des représentations structurées d'entités et de relations— plutôt que de s'appuyer sur du texte non structuré ou des documents plats. Cette approche permet de :
Enrichissement contextuel: la récupération va au-delà des documents autonomes pour inclure les connaissances connectées provenant de nœuds graphiques voisins.
Précision améliorée: Les modèles génératifs fournissent des réponses plus précises et sémantiquement riches.
Informations hiérarchiques: Les graphiques capturent des données hiérarchiques et relationnelles, ce qui permet de mieux comprendre que les systèmes basés sur des documents.
Lors des requêtes, GraphRag extrait le texte pertinent grâce à la similarité vectorielle et enrichit les réponses en récupération du contexte à partir de nœuds voisins, garantissant des résultats complets.
Pourquoi choisir GraphRag plutôt que Classic RAG ?
Bien que les systèmes RAG classiques soient puissants, leur dépendance à l'égard de documents plats et non structurés crée des limites.
GraphRag offre plusieurs avantages :
Avantages de GraphRag
Contexte relationnel: GraphRag exploite les relations entre les entités, enrichissant les sorties avec le contexte des nœuds voisins.
Précision sémantique: Les graphes de connaissances améliorent la qualité de la recherche grâce à une organisation structurée des données.
Raisonnement amélioré: Les hiérarchies de graphes et les connexions permettent des capacités de raisonnement allant au-delà des systèmes RAG plats.
Inconvénients du Classic RAG
Contexte limité: La récupération reste limitée au niveau du document, sans informations sur les relations.
Précision inférieure: Les réponses manquent de précision en raison de l'absence de sémantique structurée.
Eden AI unifie divers outils et API d'IA, notamment des services de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités de GraphRag s'inscrivent parfaitement dans la mission d'Eden AI :
Intégration multimodèle: Eden AI prend en charge divers LLM et API, simplifiant ainsi la mise en œuvre de GraphRag.
Déploiement sans effort: gérez les API Neo4j ou Microsoft GraphRag via Eden AI pour une intégration rationalisée.
Optimisation des coûts: La tarification transparente et les options multifournisseurs d'Eden AI aident les entreprises à équilibrer les coûts et les performances.
Utilisation de GraphRag avec Eden AI
Intégration avec Neo4j: Déployez GraphRag avec Neo4j via la connexion API d'Eden AI. Utiliser Chaîne GraphCypherQA ou vector_qa.run pour la création de flux de travail.
Neo4j, une base de données de graphes de premier plan, est au cœur des implémentations de GraphRag. Il gère les données structurées sous forme de graphes grâce à Langage de requête Cypher, permettant un accès efficace à des relations complexes.
LangChain propose deux méthodes principales pour l'interaction Neo4j dans les applications GraphRag :
Génération directe de requêtes Cypher avec GraphCypherQaChain
Utilisez le GraphCypherQachain.from_llm fonction pour permettre aux LLM de LangChain de générer directement des requêtes Cypher.
Par exemple, si vous posez une question comme « Quelles sont les principales parties prenantes du projet X ? », le modèle génère et exécute automatiquement des requêtes Cypher pour récupérer les données graphiques pertinentes.
Requête vectorielle avec vector_qa.run
Vous pouvez également utiliser des indices vectoriels pour effectuer une recherche dans le graphique. LangChain extrait les nœuds pertinents grâce à la similarité vectorielle et interroge Neo4j pour des informations plus approfondies.
Cette méthode excelle dans les configurations de données hybrides, combinant une recherche sémantique vectorielle avec des données graphiques structurées.
Agent Knowledge Graph :
Vous pouvez implémenter des outils distincts pour les parties structurées et non structurées du graphe de connaissances, puis ajouter un agent qui utilisera ces outils pour explorer le graphe de connaissances.
Avantages de l'intégration de Neo4j
Haute évolutivité: Neo4j gère efficacement les graphes de connaissances à grande échelle.
Requêtes expressives: La syntaxe axée sur les graphes de Cypher excelle dans l'extraction d'informations spécifiques.
Interopérabilité avec LangChain: L'intégration fluide permet de générer et de récupérer des requêtes dynamiques, ouvrant ainsi la voie à des fonctionnalités avancées pour les développeurs.
L'implémentation GraphRag de Microsoft se distingue par sa génération automatique de graphes de connaissances. Voici comment cela fonctionne :
Construction automatique de graphiques
Synthèse alimentée par LLM: les grands modèles linguistiques créent des résumés de communautés, c'est-à-dire des groupes de documents ou d'entités connexes.
Création de nœuds et création de liens: Ces communautés deviennent des nœuds, avec des relations déduites formant la structure du graphe, ce qui permet de créer efficacement de grands graphes évolutifs.
Options de requête
Requêtes locales: Accédez à des informations provenant de sous-graphiques spécifiques pour obtenir des informations ciblées.
Requête globale: explorez l'intégralité du graphique pour obtenir des vues macroscopiques complètes.
Difficultés
Coût élevé: La génération et la maintenance de graphiques dynamiques nécessitent de multiples demandes d'API, ce qui augmente les frais de calcul et financiers.
Complexité: La construction automatique de graphiques nécessite des données de haute qualité et des pipelines LLM sophistiqués.
Les goulots d'étranglement en matière de performances: De nombreuses requêtes graphiques peuvent ralentir les requêtes, en particulier pour les recherches globales.
Flexibilité : L'ajout de nouvelles données au jeu de données graphique nécessite une phase de réindexation, qui peut être à la fois longue et coûteuse
Lettria, spécialisée dans l'analyse de texte structuré et le traitement du langage naturel, apporte des atouts uniques à GraphRag :
Analyse sémantique :
Les fonctionnalités NLP de Lettria permettent une reconnaissance avancée des entités, l'extraction de relations et l'analyse sémantique pour alimenter automatiquement les graphes de connaissances.
Taxonomies personnalisées :
Utilisez Lettria pour créer des taxonomies spécifiques à un domaine qui s'intègrent parfaitement dans les pipelines GraphRag, améliorant ainsi la précision pour les cas d'utilisation spécialisés.
Flux de travail hybrides :
Lettria peut prétraiter des documents non structurés pour extraire des entités structurées, que GraphRag utilise pour enrichir les réponses contextuelles.
Les avantages de Lettria pour GraphRag
Adaptabilité du domaine : Les taxonomies personnalisées et les outils sémantiques améliorent la récupération basée sur des graphes pour les applications spécifiques au secteur.
Efficacité du prétraitement : Lettria garantit une extraction de données de haute qualité, améliorant ainsi la précision de sortie de GraphRag.
Intégration fluide : Connectez les API Lettria à Neo4j ou AWS pour bénéficier d'options de déploiement flexibles.
Conclusion : L'avenir de GraphRag en matière d'IA et de recherche d'informations
GraphRag marque une avancée significative dans la génération augmentée par extraction, en fournissant des informations structurées et riches en contexte au-delà des fonctionnalités RAG classiques.
La base de données de graphes et l'intégration de Cypher de Neo4j, associées à la flexibilité de LangChain, en font un outil idéal pour les implémentations de GraphRag.
Bien que GraphRag de Microsoft permette de générer automatiquement des graphiques, son coût et sa complexité méritent une attention particulière.
eDenai simplifie le déploiement et la mise à l'échelle de GraphRag, permettant aux entreprises de toutes tailles d'exploiter la recherche de connaissances basée sur des graphes.
À mesure que l'IA évolue, GraphRag apparaît comme une force transformatrice, remodelant la recherche et la synthèse d'informations.
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