Nowa generacja narzędzi do rozwoju aplikacji opartych na Graph-RAG (Retrieval-Augmented Generation z wykorzystaniem grafów) znacząco upraszcza ten wcześniej złożony proces. Łącząc dane nieustrukturyzowane z dynamicznie generowanymi grafami wiedzy, programiści oraz firmy mogą teraz szybciej wdrażać inteligentne rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji, które są dokładniejsze i bardziej kontekstowo trafne.
Do niedawna implementacja RAG bazującego na grafach była zarezerwowana dla zespołów posiadających specjalistyczną wiedzę z zakresu grafowych baz danych oraz przetwarzania danych. Technika ta wprowadzała bardziej zaawansowane mechanizmy powiązań między dokumentami, ale wymagała czasochłonnego ręcznego etykietowania danych i budowania infrastruktury do przechowywania i analizowania zależności. Dzisiaj, dzięki narzędziom takim jak Unstructured oraz biblioteka Graph Retriever, ten próg wejścia został znacząco obniżony.
Unstructured to zaawansowane narzędzie ETL nowej generacji, które automatycznie przekształca nieustrukturyzowane dane w zasoby gotowe do użytku przez modele językowe. System ten wykorzystuje algorytmy rozpoznawania nazwanych bytów (NER) oparte na dużych modelach językowych, które automatycznie identyfikują osoby, miejsca i organizacje w dokumentach. W efekcie, dane te zostają wzbogacone o metadane — kluczowy element do budowania grafu wiedzy. Proces ten odbywa się niemal bez konieczności pisania kodu, co czyni Unstructured niezwykle przyjaznym dla użytkownika również spoza środowisk programistycznych.
Z drugiej strony, biblioteka Graph Retriever zaprojektowana została z myślą o dynamicznej analizie danych przechowywanych w wektorowych bazach danych (np. Astra DB). Kluczem do jej funkcjonalności jest umiejętność budowania „grafu zapytań” w czasie rzeczywistym — na podstawie powiązań między metadanymi dokumentów, np. wspólnych osób, lokalizacji czy wydarzeń. Dzięki temu możliwe jest znacznie bardziej zniuansowane przeszukiwanie zasobów, niż to oferuje klasyczne przeszukiwanie na podstawie podobieństwa semantycznego.
Nowością w tym podejściu jest możliwość integracji klasycznego wyszukiwania semantycznego z eksploracją relacji zbudowanych w oparciu o graf. Przykładowo, użytkownik interesujący się Platonem może otrzymać nie tylko informacje bezpośrednio go dotyczące, ale także dane o osobach, miejscach i wydarzeniach powiązanych z jego życiem i działalnością. Tego typu złożone zapytania były wcześniej trudne do przeprowadzenia bez dedykowanych baz grafowych i niestandardowych implementacji.
Proces wdrożenia takiego rozwiązania jest zaskakująco prosty. Wszystko zaczyna się od stworzenia systemu workflow w platformie Unstructured lub przy użyciu ich API. Można tam skonfigurować kolejne etapy: partycjonowanie dokumentów, analizę zawartości obrazów i tabel, segmentację treści na fragmenty (chunking), rozpoznawanie nazwanych bytów oraz generowanie wektorowych reprezentacji (embeddingów). Te dane są następnie importowane do bazy Astra DB, gdzie stają się gotowe do przetwarzania przez Graph Retriever.
Graph Retriever pozwala na definiowanie różnorodnych strategii eksploracyjnych – np. można zbudować graf, który wskazuje dokumenty związane ze wspólnymi miejscami występowania, lub alternatywnie – połączyć je poprzez relacje wspólnych osób. Decydując się na jedną z tych strategii, użytkownik może dostosować kontekst wyszukiwania do konkretnego zapotrzebowania biznesowego lub badawczego.
Ważną cechą Graph Retrievera jest fakt, że grafy nie muszą być zapisane na stałe w osobnych bazach danych. Są tworzone w locie, wyłącznie w momencie, gdy są potrzebne. Dzięki temu eliminuje się całkowicie potrzebę stosowania tradycyjnych baz grafowych i ich infrastruktury, a same zapytania działają szybciej i są bardziej elastyczne.
Dodatkowym atutem omawianych narzędzi jest to, że ich konfiguracja może być nawet przeprowadzana dynamicznie przez autonomiczne agenty AI. Takie podejście pozwala tworzyć systemy, które samodzielnie wybierają optymalną strukturę grafu, dostosowaną do aktualnego typu zapytania. Oznacza to, że GraphRAG może stać się podstawą inteligentnych agentów wspierających decyzje w czasie rzeczywistym w wielu branżach – od wsparcia klienta, przez prawo, edukację, aż po zaawansowaną analitykę biznesową.
Podsumowując, rozwój narzędzi takich jak Unstructured i Graph Retriever zrewolucjonizował sposób, w jaki można wdrażać aplikacje oparte na Retrieval-Augmented Generation. Eliminując konieczność budowy tradycyjnych grafów i oferując intuicyjne narzędzia do etykietowania i eksploracji danych, otwierają one nowe możliwości dla zespołów deweloperskich i analitycznych. W erze informacji i dynamicznego uczenia się modeli językowych, inteligenta agregacja i przetwarzanie kontekstu staje się kluczem do budowy bardziej precyzyjnych, zrozumiałych i wartościowych aplikacji opartych o AI.
