Obecnie technologia Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation) zyskuje coraz większą popularność, zwłaszcza w połączeniu z grafami wiedzy. Wiele firm zaczyna wdrażać rozwiązania oparte na tej technologii, ale napotyka trudności w przeniesieniu projektów badawczo-rozwojowych do fazy produkcyjnej. Choć wdrożenie podstawowych rozwiązań oparte na Graph RAG jest stosunkowo łatwe, osiągnięcie pełnej efektywności w środowisku produkcyjnym okazuje się trudnym wyzwaniem.
Czym jest Graph RAG?
Graph RAG to technologia, która łączy generowanie treści wspierane przez sztuczną inteligencję z metodami wyszukiwania informacji przy użyciu grafów wiedzy. W tradycyjnych systemach RAG, odpowiedzi na pytania są generowane na podstawie dokumentów, które są najbliższe semantycznie zapytaniu użytkownika. Jednak często to za mało, aby uzyskać kompleksowe odpowiedzi, szczególnie gdy dane są rozproszone i wymagają połączeń między dokumentami. Tutaj wkracza Graph RAG, który dzięki grafom wiedzy łączy powiązane ze sobą koncepty, nawet jeśli nie są one semantycznie blisko siebie.
Przykład sukcesu: Glean
Jednym z najbardziej udanych przykładów wdrożenia Graph RAG jest firma Glean, która stworzyła platformę wspierającą wyszukiwanie i interakcję z wewnętrznymi danymi organizacji za pomocą sztucznej inteligencji. Sukces Glean, który przyciągnął inwestorów, pozwolił firmie zebrać ponad 260 milionów dolarów finansowania. Podstawą działania ich platformy jest właśnie Graph RAG.
Glean umożliwia firmom takim jak Pinterest, Reddit czy Instacart organizowanie i łatwe przeszukiwanie swoich wewnętrznych zasobów danych. Dzięki temu pracownicy spędzają mniej czasu na szukaniu informacji, co w efekcie przekłada się na oszczędność milionów dolarów rocznie. Na przykład, jedna z największych firm oferujących przewozy po zainstalowaniu Glean zauważyła, że każdy z pracowników oszczędza od dwóch do trzech godzin tygodniowo, co w skali roku przynosi oszczędności rzędu 200 milionów dolarów.
Dlaczego Graph RAG jest trudny do wdrożenia?
Chociaż wiele firm, takich jak wspomniana firma przewozowa, próbuje zbudować własne rozwiązania oparte na Graph RAG, często napotykają na trudności. Kluczowe wyzwania obejmują:
1. Skalowanie systemu – Zarządzanie dużymi, złożonymi grafami wiedzy może prowadzić do problemów skalowalności. Zbyt duża liczba węzłów i krawędzi może obciążać system, co z kolei wpływa na wydajność.
2. Jakość danych – Aby Graph RAG działał skutecznie, graf wiedzy musi być dobrze zorganizowany i zawierać istotne połączenia między konceptami. Przesycenie grafu nieistotnymi informacjami może obniżyć jego efektywność.
3. Integracja z systemami – Łączenie różnorodnych źródeł danych, często z różnych platform, wymaga zaawansowanej inżynierii danych, co stanowi wyzwanie samo w sobie.
4. Optymalizacja wyników – Przy standardowym RAG, wyszukiwanie opiera się na semantycznej bliskości dokumentów. W systemach Graph RAG należy uwzględniać również połączenia logiczne, które mogą nie być bezpośrednio widoczne semantycznie.
Jak zacząć z Graph RAG?
Mimo wyzwań, rozpoczęcie pracy z technologią Graph RAG jest stosunkowo łatwe, szczególnie w dzisiejszych czasach, gdy dostępne są nowoczesne narzędzia, takie jak LangChain czy Langflow, które pozwalają na budowę systemów RAG z minimalną ilością kodu. Dodatkowo, platformy takie jak DataStax oferują gotowe rozwiązania, które integrują funkcjonalności RAG z grafami wiedzy.
Jednym z kluczowych komponentów ułatwiających wdrożenie Graph RAG jest GraphVectorStore, który pozwala na wykorzystanie grafów w systemach RAG bez konieczności używania dedykowanych baz grafowych. Dzięki temu firmy mogą łatwo dodawać funkcjonalności grafowe do już istniejących rozwiązań RAG, korzystając z powiązań między dokumentami, które już posiadają.
Wyzwania w produkcji
Przeniesienie Graph RAG do rzeczywistego środowiska produkcyjnego wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Oto niektóre z nich:
– Niskie wyniki Graph RAG – Często system nie przynosi lepszych rezultatów niż zwykły RAG. Może to wynikać z faktu, że klasyczna wyszukiwarka wektorowa już znajduje odpowiednie dokumenty, bez potrzeby używania grafu.
– Halucynacje – Są to błędne odpowiedzi generowane przez modele językowe, które mogą nadal występować, nawet gdy używamy grafów wiedzy.
– Złożoność wdrożenia – Wdrożenie wielkoskalowych rozwiązań opartych na Graph RAG może prowadzić do problemów z zarządzaniem systemem, szczególnie jeśli wymaga on specjalistycznych narzędzi.
Klucz do sukcesu
Aby wdrożenie Graph RAG było skuteczne, kluczowe jest posiadanie odpowiednich danych oraz dobrze zorganizowanego grafu wiedzy. Najlepiej sprawdzają się w tym celu dane wewnętrzne firm, które łączą kluczowe elementy, takie jak projekty, produkty i pracownicy. Przykład Glean pokazuje, że system Graph RAG może być potężnym narzędziem, o ile jest dobrze zaprojektowany i dopasowany do specyfiki organizacji.
Podsumowując, Graph RAG to obiecująca technologia, która ma potencjał zrewolucjonizować zarządzanie wiedzą w firmach. Jednak, aby w pełni wykorzystać jej możliwości, konieczne jest dokładne zrozumienie zarówno aspektów technicznych, jak i specyficznych potrzeb biznesowych. Wdrażanie systemów opartych na Graph RAG wymaga staranności, ale może przynieść znaczne korzyści w postaci oszczędności czasu i kosztów.
