GraphRAG

Binubuo namin ang susunod na henerasyon ng retrieval augmented generation, pinagsasama ang graph sa vector para lumikha ng isang bagay na mas mahusay kaysa sa pareho. Ang layunin ay tulungan ang mga negosyo na gamitin ang RAG tech nang walang isyu ng mga nagha-hallucinate na chatbot at kawalan ng tiwala.

Bakit Pinagsasama-sama ang Knowledge Graph sa mga Vector DB?

Paalam sa mga Hallucination

Ang kasalukuyang mga Large Language Model ay nakasalalay sa mga limitasyon ng mga vector database, na, sa kabila ng kanilang mga kakayahan, ay kadalasang humahantong sa mga 'hallucination' ng data.

Upang matugunan ang puwang na ito at mapabuti ang katumpakan ng mga pangunamasang LLM sa mga partikular na sitwasyon, ang RAG ay naging lubhang kapaki-pakinabang, ngunit kasalukuyang limitado sa paggamit ng Vector DB.

Ang pag-unlock ng kanilang buong potensyal ay nangangailangan ng konteksto, at ang Knowledge Graph ay ginawa para dito.

Ang Pinakamahusay sa Dalawang Mundo

Sa Standupcode, naniniwala kami na ang hinaharap ay nakasalalay sa hybridization ng dalawang mundo upang makakuha ng mas mabilis, mas tumpak, at mas may kamalayan sa konteksto na solusyon.

Ang mga vector embedding ay nagbibigay ng mabilis at mahusay na pre-filtering, na nagpapaliit sa espasyo ng paghahanap. Pagkatapos, papasok ang knowledge graph, na nag-aalok ng masaganang konteksto at mga ugnayan.

Pumasok sa Graph RAG

Ipinakikilala ng Standupcode ang isang rebolusyonaryong solusyon: GraphRAG. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mayamang konteksto ng mga knowledge graph sa dinamikong kapangyarihan ng mga gawain ng RAG, nagbibigay kami ng konteksto na kailangan ng mga LLM upang mas tumpak na masagot ang mga kumplikadong tanong.

Ang resulta? Tumpak, may kaugnayan, at insightful na mga sagot na kumukuha ng tunay na kahulugan ng iyong data.

Pinahusay na Katumpakan, Scalability, at Pagganap

Sa pamamagitan ng GraphRAG, ang konsepto ng 'makipag-usap sa iyong data' ay nagiging isang katotohanan, na nagbabago ng data mula sa isang static na imbakan patungo sa isang aktibo at nakikipag-usap na kasosyo.

Ang iyong unstructured data ay magiging kapaki-pakinabang at kapaki-pakinabang, at lahat ng iyong mga tanong sa negosyo ay masasagot na ngayon.

Paano namin ginagawa ito sa Standupcode

Narito kung paano ginagawang graph ang unstructured text

1. Pag-import at Pag-parse ng Dokumento

Ang bawat dokumento ay maingat na lilinisin at i-preprocess upang ma-extract namin ang mga text chunk at maiimbak ang metadata.

2. Pagkilala at Pag-uugnay ng Entidad

Ang mga chunk ay ipoproseso sa pamamagitan ng aming natural language structuration API upang matukoy ang mga entidad at mga ugnayan sa pagitan ng mga ito, at makagawa ng isang knowledge graph.

3. Mga Embedding at Pamamahala ng Vector

Ang mga chunk ay pagkatapos ay i-ve-vectorize nang magkatulad.

4. Pagsasama-sama at Pag-reconcile ng Database

Parehong ang structured output mula sa aming NLS API at ang mga embedding ay itatago sa isang database, na handa nang gamitin para sa lahat ng iyong RAG application.

Napakahusay na Serbisyo at Suporta

Malaki ang naitulong ng GraphRAG sa aming kakayahan sa data visualization. Ang kanilang support team ay laging tumutugon at nakakatulong.

Sinuri ni Ginoong Benito Pascual (Data Scientist)

Mahusay na Tool para sa Pamamahala ng Data

Pinadali ng paggamit ng GraphRAG ang aming mga proseso sa pamamahala ng data, na ginagawang mas madali ang pagkuha ng mga insight. Ang ilang maliliit na feature ay maaaring mapabuti, ngunit sa pangkalahatan, ito ay lubos na epektibo.

Sinuri ni Ginoong Ernesto Gonzales (Data Analyst)

User-Friendly at Mahusay

Ang GraphRAG ay hindi kapani-paniwalang user-friendly, at ang kahusayan nito sa paghawak ng malalaking dataset ay kahanga-hanga. Lubos ko itong inirerekomenda sa sinumang nasa data analysis.

Sinuri ni Ginoong Arnel Soriano (Business Intelligence Manager)

Mahalagang Karagdagan sa Aming Tech Stack

Ang GraphRAG ay naging isang mahalagang bahagi ng aming tech stack, na nag-aalok ng mga insightful analytics at visualization tool. Medyo matarik ang learning curve, ngunit sulit ito.

Sinuri ni Ginoong Miguel Navarro (IT Specialist)

Lubos na Inirerekomenda para sa Mga Proyekto sa Data

Ang GraphRAG ay isang game-changer para sa aming mga proyekto sa data. Ang mga visualization ay malinis at malakas ang epekto, at ang platform ay maaasahan.

Sinuri ni Ginoong Jaime Morales (Data Engineer)

Mahusay na Kakayahan sa Visualization

Ang mga kakayahan sa visualization ng GraphRAG ay namumukod-tangi, na ginagawang mas madaling maunawaan ang mga kumplikadong data. Magiging mahusay kung makakadagdag sila ng higit pang mga opsyon sa pag-customize.

Sinuri ni Ginoong Victor Angeles (Research Analyst)

Kahanga-hangang mga Tampok at Madaling Gamitin

Nag-aalok ang GraphRAG ng isang komprehensibong hanay ng mga feature na madaling gamitin, kahit na para sa mga nagsisimula. Ito ay naging isang mahalagang tool para sa tagumpay ng aming team.

Sinuri ni Ginoong Nestor Mendoza (Project Manager)

Maaasahan at Makapangyarihang Tool

Ang GraphRAG ay isang maaasahang tool para sa aming mga pangangailangan sa data visualization. Ang kapangyarihan ng platform ay kitang-kita sa pagganap at output nito.

Sinuri ni Ginoong Alvaro Rivera (Operations Manager)

Mabuti, Ngunit Kailangan ng Higit Pang Mga Pagsasama

Ang GraphRAG ay mahusay para sa basic data visualization, ngunit kulang ito ng ilang integration feature sa iba pang mga tool na ginagamit namin, na naglilimita sa pagiging kapaki-pakinabang nito para sa amin.

Sinuri ni Ginoong Paul Mateo (Software Developer)

Napakahusay na Suporta sa Customer

Hindi lamang ang GraphRAG ay isang mahusay na tool, ngunit ang kanilang customer support ay top-notch din. Mabilis at epektibo silang tumutugon sa anumang isyu na aming na-encounter.

Sinuri ni Binibining Kristina Salazar (Customer Support Manager)