要約:
- Retrieval-augmented generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)に対して追加情報と文脈を提供することができる。
- GraphRAGは、グローバルなクエリに対処するためにインデックスとクエリの2つの主要ステップで構成される。
- ダイナミックコミュニティ選択は、知識グラフ構造を活用して、回答に関連のあるコミュニティレポートを選択する方法を導入する。
- ダイナミックグローバルサーチは、コストを削減しつつレスポンスの品質を維持し、レベル3まで続けることでより詳細な回答を可能にする。
考察:
ダイナミックコミュニティ選択は、コスト削減77%を達成しながら、出力品質は基本的な静的アプローチと同等である。これらは有望な数字であり、結果の品質はどうだろうか？
ダイナミックグローバルサーチは、グラフRAGの大規模な最適化の2番目であり、レスポンスの詳細と品質の向上を図りながら、コスト効率性を格段に向上させる新しいアプローチを探求している。