GraphRAG
Vue d'ensemble de GraphRAG
GraphRAG : Améliorer les LLM avec des graphes de connaissances
GraphRAG est un projet open source de Microsoft Research, conçu pour améliorer les sorties des grands modèles de langage (LLM) en utilisant des structures de mémoire de graphes de connaissances. Il s'agit d'un pipeline de données modulaire et d'une suite de transformation qui extrait des données structurées significatives à partir de texte non structuré en utilisant la puissance des LLM.
Qu'est-ce que GraphRAG ?
GraphRAG (Génération Augmentée de Récupération basée sur des Graphes) est un système qui utilise des graphes de connaissances pour améliorer les capacités de raisonnement des LLM. En structurant l'information dans un format de graphe, GraphRAG permet aux LLM d'accéder et de traiter les données plus efficacement, ce qui conduit à des sorties meilleures et plus précises.
Comment fonctionne GraphRAG ?
GraphRAG fonctionne en :
- Extrayant des données: Il extrait des données de texte non structuré à l'aide de LLM.
- Structurant les données: Il transforme les données extraites en un graphe de connaissances.
- Améliorant les sorties des LLM: Il utilise le graphe de connaissances pour améliorer les sorties des LLM.
Fonctionnalités clés:
- Conception modulaire: GraphRAG est conçu avec une architecture modulaire, permettant une personnalisation et une extension faciles.
- Pipeline de données: Il fournit un pipeline de données complet pour l'extraction, la transformation et le chargement de données dans un graphe de connaissances.
- Intégration LLM: Il s'intègre de manière transparente aux LLM pour améliorer leurs capacités de raisonnement.
Comment utiliser GraphRAG ?
Pour commencer avec GraphRAG, suivez ces étapes :
- Installation: Clonez le référentiel et installez les dépendances nécessaires.
- Initialisation: Exécutez
graphrag init --root [path] --forcepour initialiser le système. - Configuration: Configurez le système pour vous connecter à vos sources de données et à vos LLM.
- Indexation: Indexez vos données pour créer le graphe de connaissances. Sachez que l'indexation GraphRAG peut être une opération coûteuse, veuillez lire toute la documentation pour comprendre le processus et les coûts impliqués, et commencez petit.
- Réglage des invites: Affinez vos invites pour obtenir les meilleurs résultats possibles.
Pourquoi choisir GraphRAG ?
- Raisonnement amélioré: GraphRAG améliore les capacités de raisonnement des LLM, ce qui conduit à des sorties plus précises et fiables.
- Données structurées: Il transforme le texte non structuré en graphes de connaissances structurés, ce qui facilite l'accès et le traitement des données.
- Open-Source: GraphRAG est un projet open source, permettant les contributions et la personnalisation de la communauté.
À qui s'adresse GraphRAG ?
GraphRAG convient à :
- Chercheurs: Qui explorent l'utilisation de graphes de connaissances pour améliorer les LLM.
- Développeurs: Qui construisent des applications nécessitant des capacités de raisonnement avancées.
- Organisations: Qui souhaitent améliorer la précision et la fiabilité de leurs sorties LLM.
Exemples de cas d'utilisation:
- Réponse aux questions: Améliorez la précision des systèmes de réponse aux questions en tirant parti des graphes de connaissances.
- Intégration de données: Intégrez des données provenant de plusieurs sources dans un graphe de connaissances unifié.
- Découverte de connaissances: Découvrez de nouvelles informations et relations au sein de vos données.
Gestion des versions: Exécutez toujours graphrag init --root [path] --force entre les augmentations de version mineure pour vous assurer d'avoir le format de configuration le plus récent. Exécutez le notebook de migration fourni entre les augmentations de version majeure si vous souhaitez éviter de réindexer les ensembles de données antérieurs. Notez que cela écrasera votre configuration et vos invites, alors effectuez une sauvegarde si nécessaire.
IA responsable: Veuillez consulter RAI_TRANSPARENCY.md pour les considérations relatives à l'IA responsable.
En utilisant des graphes de connaissances, GraphRAG permet aux LLM d'accéder et de traiter les données plus efficacement, ce qui conduit à des résultats meilleurs et plus précis. Cela en fait un outil précieux pour quiconque cherche à améliorer les capacités de raisonnement de ses LLM.
Meilleurs outils alternatifs à "GraphRAG"
Chatsistant est une plateforme IA polyvalente pour créer des chatbots RAG multi-agents alimentés par des LLMs de premier plan comme GPT-5 et Claude. Idéale pour le support client, l'automatisation des ventes et l'e-commerce, avec des intégrations fluides via Zapier et Make.
Browse AI : Extrayez des données web, surveillez les changements et transformez les sites web en API sans codage. Alimenté par l'IA pour une extraction de données facile et fiable.
Keywords AI est une plateforme de surveillance LLM de premier plan conçue pour les startups d'IA. Surveillez et améliorez vos applications LLM en toute simplicité avec seulement 2 lignes de code. Déboguez, testez les prompts, visualisez les journaux et optimisez les performances pour des utilisateurs satisfaits.
StatementSheet est un convertisseur de relevés bancaires qui convertit avec précision les relevés bancaires PDF en Excel et CSV. Prend en charge des milliers de banques dans le monde entier. Convertissez gratuitement vos relevés bancaires PDF en Excel et CSV.
YouTube-to-Chatbot est un notebook Python open-source qui entraîne des chatbots IA sur des chaînes YouTube entières en utilisant OpenAI, LangChain et Pinecone. Idéal pour les créateurs qui construisent des agents conversationnels engageants à partir de contenu vidéo.
Le service d'inférence Nebius AI Studio propose des modèles open source hébergés pour des résultats plus rapides, moins chers et plus précis que les API propriétaires. Évoluez sans MLOps, idéal pour RAG et les charges de production.
EnergeticAI est TensorFlow.js optimisé pour les fonctions serverless, offrant un démarrage à froid rapide, une petite taille de module et des modèles pré-entraînés, rendant l'IA accessible dans les applications Node.js jusqu'à 67 fois plus rapidement.
Prompt Genie est un outil alimenté par l'IA qui crée instantanément des super prompts optimisés pour les LLMs comme ChatGPT et Claude, éliminant les tracas de l'ingénierie de prompts. Testez, enregistrez et partagez via l'extension Chrome pour des résultats 10 fois meilleurs.
Découvrez GPT pour Sheets, Docs, Forms et Slides : intégration fluide d'IA avec ChatGPT, Claude, Gemini pour l'écriture, SEO, traduction et automatisation dans Google Workspace.
Transformez votre entreprise avec Veridian de VeerOne, un système d'exploitation de connaissances neuronales unifié qui révolutionne la façon dont les organisations construisent, déploient et maintiennent des applications d'IA de pointe avec RAG en temps réel et une structure de données intelligente.
Nuanced renforce les outils de codage IA comme Cursor et Claude Code avec une analyse statique et des graphes d'appels TypeScript précis, réduisant les dépenses de tokens de 33 % et augmentant le succès des builds pour une génération de code efficace et précise.
SaasPedia est l'agence SEO IA SaaS n°1 qui aide les startups et les entreprises d'IA B2B/B2C à dominer la recherche IA. Nous optimisons pour le référencement AEO, GEO et LLM afin que votre marque soit citée, recommandée et approuvée par ChatGPT, Gemini et Google.
TypingMind est une interface utilisateur de chat IA qui prend en charge GPT-4, Gemini, Claude et autres LLM. Utilisez vos clés API et ne payez que ce que vous utilisez. Meilleure interface utilisateur frontend LLM de chat pour tous les modèles d'IA.
Explorez le repo Awesome ChatGPT Prompts, une collection curée de prompts pour optimiser ChatGPT et d'autres LLMs comme Claude et Gemini pour des tâches de l'écriture à la codification. Améliorez les interactions AI avec des exemples éprouvés.
Smolagents est une bibliothèque Python minimaliste pour créer des agents IA qui raisonnent et agissent via du code. Elle prend en charge les modèles LLM agnostiques, les sandboxes sécurisées et une intégration fluide avec Hugging Face Hub pour des flux de travail d'agents basés sur le code efficaces.