GraphRAG

GraphRAG: Aprimorando LLMs com Grafos de Conhecimento

GraphRAG é um projeto de código aberto da Microsoft Research, projetado para aprimorar as saídas de Modelos de Linguagem Grandes (LLM) usando estruturas de memória de grafos de conhecimento. É um pipeline de dados modular e um conjunto de transformação que extrai dados estruturados e significativos de texto não estruturado usando o poder dos LLMs.

O que é GraphRAG?

GraphRAG (Geração Aumentada de Recuperação Baseada em Grafos) é um sistema que usa grafos de conhecimento para melhorar as capacidades de raciocínio dos LLMs. Ao estruturar informações em um formato de grafo, o GraphRAG permite que os LLMs acessem e processem dados com mais eficiência, levando a saídas melhores e mais precisas.

Como funciona o GraphRAG?

O GraphRAG funciona da seguinte forma:

1. Extraindo Dados: Ele extrai dados de texto não estruturado usando LLMs.
2. Estruturando Dados: Ele transforma os dados extraídos em um grafo de conhecimento.
3. Aprimorando as Saídas do LLM: Ele usa o grafo de conhecimento para aprimorar as saídas dos LLMs.

Principais Características:

• Design Modular: O GraphRAG é projetado com uma arquitetura modular, permitindo fácil personalização e extensão.
• Pipeline de Dados: Ele fornece um pipeline de dados completo para extrair, transformar e carregar dados em um grafo de conhecimento.
• Integração de LLM: Ele se integra perfeitamente com LLMs para aprimorar suas habilidades de raciocínio.

Como usar o GraphRAG?

Para começar com o GraphRAG, siga estes passos:

1. Instalação: Clone o repositório e instale as dependências necessárias.
2. Inicialização: Execute graphrag init --root [path] --force para inicializar o sistema.
3. Configuração: Configure o sistema para se conectar às suas fontes de dados e LLMs.
4. Indexação: Indexe seus dados para criar o grafo de conhecimento. Esteja ciente de que a indexação do GraphRAG pode ser uma operação cara, leia toda a documentação para entender o processo e os custos envolvidos e comece pequeno.
5. Ajuste de Prompts: Ajuste seus prompts para alcançar os melhores resultados possíveis.

Por que escolher o GraphRAG?

• Raciocínio Aprimorado: O GraphRAG aprimora as capacidades de raciocínio dos LLMs, levando a saídas mais precisas e confiáveis.
• Dados Estruturados: Ele transforma texto não estruturado em grafos de conhecimento estruturados, tornando mais fácil acessar e processar dados.
• Código Aberto: GraphRAG é um projeto de código aberto, permitindo contribuições da comunidade e personalização.

Para quem é o GraphRAG?

O GraphRAG é adequado para:

• Pesquisadores: Que estão explorando o uso de grafos de conhecimento para aprimorar os LLMs.
• Desenvolvedores: Que estão construindo aplicações que exigem capacidades de raciocínio avançadas.
• Organizações: Que desejam melhorar a precisão e a confiabilidade de suas saídas de LLM.

Exemplos de Casos de Uso:

• Question Answering (Resposta a Perguntas): Melhore a precisão dos sistemas de resposta a perguntas, aproveitando os grafos de conhecimento.
• Integração de Dados: Integre dados de múltiplas fontes em um grafo de conhecimento unificado.
• Descoberta de Conhecimento: Descubra novos insights e relacionamentos dentro de seus dados.

Controle de versão: Sempre execute graphrag init --root [path] --force entre os incrementos de versão secundária para garantir que você tenha o formato de configuração mais recente. Execute o notebook de migração fornecido entre os incrementos de versão principal se quiser evitar a reindexação de conjuntos de dados anteriores. Observe que isso substituirá sua configuração e prompts, então faça backup se necessário.

IA Responsável: Consulte RAI_TRANSPARENCY.md para considerações responsáveis de IA.

Ao usar grafos de conhecimento, o GraphRAG permite que os LLMs acessem e processem dados com mais eficiência, levando a resultados melhores e mais precisos. Isso o torna uma ferramenta valiosa para quem busca aprimorar as capacidades de raciocínio de seus LLMs.