GraphRAG

GraphRAG: Mejorando los LLM con grafos de conocimiento

GraphRAG es un proyecto de código abierto de Microsoft Research, diseñado para mejorar las salidas de los modelos de lenguaje grandes (LLM) utilizando estructuras de memoria de grafos de conocimiento. Es una canalización de datos modular y un conjunto de transformación que extrae datos estructurados y significativos de texto no estructurado utilizando el poder de los LLM.

¿Qué es GraphRAG?

GraphRAG (Generación Aumentada de Recuperación basada en Grafos) es un sistema que utiliza grafos de conocimiento para mejorar las capacidades de razonamiento de los LLM. Al estructurar la información en un formato de grafo, GraphRAG permite a los LLM acceder y procesar datos de manera más eficiente, lo que conduce a salidas mejores y más precisas.

¿Cómo funciona GraphRAG?

GraphRAG funciona de la siguiente manera:

1. Extracción de datos: Extrae datos de texto no estructurado utilizando LLM.
2. Estructuración de datos: Transforma los datos extraídos en un grafo de conocimiento.
3. Mejora de las salidas del LLM: Utiliza el grafo de conocimiento para mejorar las salidas de los LLM.

Características clave:

• Diseño modular: GraphRAG está diseñado con una arquitectura modular, lo que permite una fácil personalización y extensión.
• Canalización de datos: Proporciona una canalización de datos completa para extraer, transformar y cargar datos en un grafo de conocimiento.
• Integración de LLM: Se integra a la perfección con los LLM para mejorar sus capacidades de razonamiento.

¿Cómo usar GraphRAG?

Para comenzar con GraphRAG, siga estos pasos:

1. Instalación: Clone el repositorio e instale las dependencias necesarias.
2. Inicialización: Ejecute graphrag init --root [path] --force para inicializar el sistema.
3. Configuración: Configure el sistema para conectarse a sus fuentes de datos y LLM.
4. Indexación: Indexe sus datos para crear el grafo de conocimiento. Tenga en cuenta que la indexación de GraphRAG puede ser una operación costosa, lea toda la documentación para comprender el proceso y los costos involucrados, y comience poco a poco.
5. Ajuste de prompts: Ajuste sus prompts para lograr los mejores resultados posibles.

¿Por qué elegir GraphRAG?

• Razonamiento mejorado: GraphRAG mejora las capacidades de razonamiento de los LLM, lo que conduce a salidas más precisas y confiables.
• Datos estructurados: Transforma texto no estructurado en grafos de conocimiento estructurados, lo que facilita el acceso y el procesamiento de datos.
• Código abierto: GraphRAG es un proyecto de código abierto, lo que permite contribuciones y personalización de la comunidad.

¿Para quién es GraphRAG?

GraphRAG es adecuado para:

• Investigadores: Que están explorando el uso de grafos de conocimiento para mejorar los LLM.
• Desarrolladores: Que están construyendo aplicaciones que requieren capacidades de razonamiento avanzadas.
• Organizaciones: Que desean mejorar la precisión y la confiabilidad de sus salidas de LLM.

Casos de uso de ejemplo:

• Preguntas y respuestas: Mejore la precisión de los sistemas de preguntas y respuestas aprovechando los grafos de conocimiento.
• Integración de datos: Integre datos de múltiples fuentes en un grafo de conocimiento unificado.
• Descubrimiento de conocimiento: Descubra nuevos conocimientos y relaciones dentro de sus datos.

Control de versiones: Siempre ejecute graphrag init --root [path] --force entre las actualizaciones de versiones secundarias para asegurarse de tener el formato de configuración más reciente. Ejecute el cuaderno de migración proporcionado entre las actualizaciones de versiones principales si desea evitar la reindexación de conjuntos de datos anteriores. Tenga en cuenta que esto sobrescribirá su configuración y sus prompts, así que haga una copia de seguridad si es necesario.

IA responsable: Consulte RAI_TRANSPARENCY.md para obtener consideraciones responsables sobre la IA.

Al utilizar grafos de conocimiento, GraphRAG permite a los LLM acceder y procesar datos de manera más eficiente, lo que conduce a resultados mejores y más precisos. Esto lo convierte en una herramienta valiosa para cualquiera que busque mejorar las capacidades de razonamiento de sus LLM.