Sõnastik

LazyGraphRAG

Mis on LazyGraphRAG?

LazyGraphRAG on graafipõhise otsingupõhise genereerimise lähenemine, mille esitas Microsoft Research 2024. aastal. Erinevalt GraphRAG-ist ei lase see indekseerimise ajal keelemudelil kokkuvõtteid luua; selle asemel tuvastab see mõisted ja nende koosesinemised klassikalise loomuliku keele töötlusega ning keelemudelit kasutatakse alles päringu ajal. Microsofti sõnul viib see indekseerimiskulud põhilise vektor-RAG-i tasemele. See sobib eriti küsimustele, mis nõuavad ülevaadet suurtest dokumendikogudest.

Teemad

RAG
Teadmusgraaf
Retrieval

Proovi KI.ordot

Agendid, töövood ja mallid ühes tööruumis – tasuta 24-tunnine demo.

Alusta demot

← Kõik terminid

Seotud terminid

Otsinguga täiendatud genereerimine (RAG)

Otsinguga täiendatud genereerimine (retrieval-augmented generation) ühendab otsingu ja tekstigenereerimise: enne vastamist otsib süsteem teadmiste kogumikust – näiteks käsiraamatutest, reeglitest või KKK-st – asjakohaseid lõike ja annab need keelemudelile kontekstina. Vastus põhineb seega ajakohasel, ettevõttespetsiifilisel sisul, mitte ainult mudeli treeningteadmistel. See vähendab väljamõeldud väiteid, muudab allikad jälgitavaks ja võimaldab värskendusi ilma ümberõppeta.

RAG
teadmiste otsing
+1

Mitmeastmeline arutlus

Mitmeastmeline arutlus (multi-hop reasoning) on TI-süsteemi võime vastata küsimusele mitme järjestikuse järelduse kaudu, sageli kombineerides teavet eri allikatest. Näide: „Millist osakonda juhib projekti X eest vastutav isik?“ nõuab kõigepealt vastutava isiku ja seejärel tema osakonna väljaselgitamist. Sellised küsimused on otsingu- ja RAG-süsteemidele nõudlikud, sest iga vaheetapp tuleb õigesti leida ja siduda.

arutlus
küsimustele vastamine
+1

Infootsing

Infootsing hõlmab meetodeid, mis leiavad suurest tekstihulgast päringule vastavad dokumendid või lõigud ja järjestavad need olulisuse järgi. Klassikalised lähenemised, nagu BM25, kaalutlevad otsingutermineid selle järgi, kui sageli ja kui harva need esinevad; uuemad lisavad semantilise sarnasuse. See on otsingumootorite, ettevõttesisese otsingu ja otsingupõhise genereerimise (RAG) aluseks, kus keelemudel kasutab leitud lõike oma vastuse alusena.

Otsing
BM25
+1

Otsingu töövoog (retrieval pipeline)

Otsingu töövoog (retrieval pipeline) on töötlemissammude jada, mille abil süsteem leiab küsimusele sobiva teabe. Tüüpilised sammud on: dokumentide sisestamine ja puhastamine, jagamine lõikudeks, otsinguindeksi ehitamine, soovi korral päringu ümbersõnastamine, vastete leidmine, nende järjestamine (reranking) ja parimate edastamine keelemudelile. See on iga RAG-rakenduse alus ning selle kvaliteet määrab suuresti, kui head vastused tulevad.

RAG
otsing
+1