GraphRAG 개요
GraphRAG: 지식 그래프로 LLM 향상
GraphRAG는 Microsoft Research의 오픈 소스 프로젝트로, 지식 그래프 메모리 구조를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 향상시키도록 설계되었습니다. LLM의 강력한 기능을 사용하여 비정형 텍스트에서 의미 있고 구조화된 데이터를 추출하는 모듈식 데이터 파이프라인 및 변환 제품군입니다.
GraphRAG란 무엇입니까?
GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)는 지식 그래프를 사용하여 LLM의 추론 기능을 향상시키는 시스템입니다. 정보를 그래프 형식으로 구조화함으로써 GraphRAG는 LLM이 데이터에 더 효율적으로 액세스하고 처리할 수 있도록 하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
GraphRAG는 어떻게 작동합니까?
GraphRAG는 다음 방식으로 작동합니다.
- 데이터 추출: LLM을 사용하여 비정형 텍스트에서 데이터를 추출합니다.
- 데이터 구조화: 추출된 데이터를 지식 그래프로 변환합니다.
- LLM 출력 향상: 지식 그래프를 사용하여 LLM의 출력을 향상시킵니다.
주요 기능:
- 모듈식 설계: GraphRAG는 모듈식 아키텍처로 설계되어 쉽게 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다.
- 데이터 파이프라인: 지식 그래프에 데이터를 추출, 변환 및 로드하기 위한 완전한 데이터 파이프라인을 제공합니다.
- LLM 통합: LLM과 원활하게 통합되어 추론 능력을 향상시킵니다.
GraphRAG 사용 방법:
GraphRAG를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
- 설치: 리포지토리를 복제하고 필요한 종속성을 설치합니다.
- 초기화:
graphrag init --root [path] --force를 실행하여 시스템을 초기화합니다. - 구성: 데이터 소스 및 LLM에 연결하도록 시스템을 구성합니다.
- 인덱싱: 데이터를 인덱싱하여 지식 그래프를 만듭니다. GraphRAG 인덱싱은 비용이 많이 드는 작업일 수 있으므로 관련된 프로세스 및 비용을 이해하기 위해 모든 문서를 읽고 작은 것부터 시작하십시오.
- 프롬프트 튜닝: 최상의 결과를 얻으려면 프롬프트를 미세 조정하십시오.
GraphRAG를 선택하는 이유:
- 향상된 추론: GraphRAG는 LLM의 추론 능력을 향상시켜 더 정확하고 신뢰할 수 있는 출력을 제공합니다.
- 구조화된 데이터: 비정형 텍스트를 구조화된 지식 그래프로 변환하여 데이터에 더 쉽게 액세스하고 처리할 수 있습니다.
- 오픈 소스: GraphRAG는 오픈 소스 프로젝트이므로 커뮤니티 기여 및 사용자 정의가 가능합니다.
GraphRAG는 누구를 위한 것입니까?
GraphRAG는 다음에 적합합니다.
- 연구원: 지식 그래프를 사용하여 LLM을 향상시키는 방법을 모색하는 사람
- 개발자: 고급 추론 기능이 필요한 애플리케이션을 구축하는 사람
- 조직: LLM 출력의 정확성과 신뢰성을 향상시키려는 조직
사용 사례 예:
- 질문 응답: 지식 그래프를 활용하여 질문 응답 시스템의 정확성을 향상시킵니다.
- 데이터 통합: 여러 소스의 데이터를 통합하여 통합된 지식 그래프를 만듭니다.
- 지식 발견: 데이터 내에서 새로운 통찰력과 관계를 발견합니다.
버전 관리:
최신 구성 형식을 사용하려면 마이너 버전 업데이트 사이에 항상 graphrag init --root [path] --force를 실행하십시오. 이전 데이터 세트의 재인덱싱을 피하려면 메이저 버전 업데이트 사이에 제공된 마이그레이션 노트북을 실행하십시오. 이렇게 하면 구성과 프롬프트가 덮어쓰여지므로 필요한 경우 백업하십시오.
책임감 있는 AI: 책임감 있는 AI 고려 사항은 RAI_TRANSPARENCY.md를 참조하십시오.
지식 그래프를 사용함으로써 GraphRAG는 LLM이 데이터에 더 효율적으로 액세스하고 처리할 수 있도록 하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 LLM의 추론 능력을 향상시키려는 모든 사람에게 귀중한 도구가 됩니다.
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