Giriş yap

GraphRAG: Bilgi Grafiği Destekli Erişim

323 kelime3 dk okuma

GraphRAG, belgelerden bir bilgi grafiği oluşturarak yalnızca benzerlik değil, kavramlar arasındaki ilişkileri de modele sunar; bu, çok adımlı ve toplu soruları tek adımlı vektör aramasından daha iyi yanıtlamayı sağlıyor.

Vektör aramanın sınırı

Vektör arama, bir sorguya anlamsal olarak en yakın belgeleri bulur. Bu, doğrudan bilgi erişimi için oldukça etkilidir.

Ancak belgeler arasındaki ilişkiler gizli kalıyor. Belirli bir varlığın tüm ilişkilerini, süreçleri veya bağlantılarını soran sorulara vektör arama zayıf yanıt veriyor.

Graf yaklaşımı

GraphRAG, belgelerden bir bilgi grafiği oluşturuyor. Varlıklar düğüm, aralarındaki ilişkiler ise kenar olarak temsil ediliyor.

Arama sırasında model, yalnızca benzer düğümleri değil, onların çevresindeki bağlantıları da inceleyebiliyor. Bu, çok adımlı ilişkisel soruları yanıtlamayı mümkün kılıyor.

Ne tür sorularda başarılı?

Toplu düzeyde eğilim soruları, süreçlerin anlatılması ve varlıklar arası ilişkilerin sorgulanması, graf yaklaşımının belirgin biçimde daha iyi olduğu alanlar.

Öte yandan, tek bir belgeden doğrudan alıntı gerektiren sorularda vektör arama genellikle daha basit ve daha güvenilir kalıyor.

Maliyet

Graf oluşturmak, gömme vektörü oluşturmaktan daha pahalıdır. Her belge için varlık ve ilişki çıkarımı yapılması gerekiyor.

Bu, ilk kurulumda önemli bir yatırım gerektiriyor. Ancak bir kez kurulduktan sonra sorgu maliyeti, çok adımlı sorularda rekabetçi kalabiliyor.

Hibrit kullanım

Birçok sistem, vektör arama ile graf yaklaşımını birlikte kullanıyor. Basit sorular vektörle, ilişkisel sorular graf ile yanıtlanıyor.

Bu, her iki yöntemin de güçlü yanlarını kullanıyor. Yönlendirme, sorunun tipine göre en uygun yöntemi seçmeye dayanıyor.

  • Vektör arama benzerlik bulur, ilişkiyi göremez
  • Graf, varlıkları düğüm, ilişkileri kenar olarak temsil eder
  • Çok adımlı ilişkisel sorularda graf yaklaşımı öne çıkar
  • Graf oluşturma, vektör oluşturmaktan daha pahalıdır

Sık sorulan sorular

GraphRAG ve klasik RAG farkı nedir?

Klasik RAG, sorguya benzer belgeleri bulur. GraphRAG ise belgelerden bir bilgi grafıği oluşturur ve varlıklar arasındaki ilişkileri de modele sunar.

GraphRAG hangi sorularda daha başarılı?

Toplu düzeyde eğilimler, süreçlerin anlatılması ve varlıklar arası ilişkilerin sorgulanması gibi çok adımlı sorularda. Tek belgeden alıntı gerektiren sorularda klasik RAG daha basit ve güvenilir.

Graf oluşturmak ne kadar maliyetli?

Her belge için varlık ve ilişki çıkarımı gerektirdiği için gömme oluşturmaktan daha pahalıdır. İlk kurulumda önemli bir yatırım gerektiriyor.

İkisini birlikte kullanmak mantıklı mı?

Evet. Birçok sistem basit soruları vektörle, ilişkisel soruları graf ile yanıtlıyor. Yönlendirme, sorunun tipine göre en uygun yöntemi seçiyor.

Kaynakça

  1. From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused SummarizationarXiv
  2. Retrieval augmented generationWikipedia
  3. Bilgi grafıWikipedia
  4. Vektör veritabanıWikipedia
  5. Graf teorisiWikipedia

Bu konuyla ilgili haberler