- RAGはGen AIアプリケーションを有用にするための議論を主導しており、私たちのプライベートデータに接続することでLLMsが特に有用になる
- 元のRAG論文は特定のアーキテクチャや方法をまだ記述しておらず、与えられた生成タスクを任意の検索方法で拡張することを描写している
- Text Embeddingベースの検索は、埋め込まれたナレッジベースのコンテンツに基づいて質問に答えることを可能にするが、主な課題も伴う
- 知識グラフは情報を組織化する階層的なアプローチで、グローバルなデータセットレベルで推論を可能にする
- Graph RAGは知識グラフ内のコミュニティを活用してユーザークエリにコンテキストを提供する
私の考え:
RAGとGraph RAGの比較は、知識ベースQ&AタスクにおいてGraph RAGがText2vec RAGの欠点を補完し、グローバルな理解を提供する点で優れていることを示しています。Graph RAGの導入には、より多くのLLMコールが必要となるため、コストやレイテンシーに影響を与える可能性があります。今後は、業界はハイブリッドアプローチに進化すると予想され、特定のクエリに適したツールを使用することが重要になるでしょう。
元記事: https://towardsdatascience.com/graph-rag-a-conceptual-introduction-41cd0d431375