GraphRAG: Die Verbindung von Knowledge Graphs und RAG

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Einführung

In einer Zeit der Informationsüberflutung ist es eine Herausforderung, durch große Datenmengen zu navigieren, um präzise Suchergebnisse in einer verständlichen und ansprechenden Weise zu liefern. Traditionelle Suchverbesserungstechniken stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um komplexe Anfragen und die hohen Anforderungen durch fortschrittliche Technologien wie ChatGPT geht. Hier kommt GraphRAG ins Spiel – ein revolutionäres Konzept, das von der deutschen KI-Firma Mindverse entwickelt wurde und das Potenzial hat, das Feld zu transformieren.

Was ist GraphRAG?

"GraphRAG" ist ein von Mindverse entwickeltes Konzept, das die Macht von Knowledge Graphs in Verbindung mit Large Language Models (LLMs) nutzt, um Suchmaschinen eine umfassendere kontextuelle Verständigung zu ermöglichen. Diese Technologie hilft Nutzern, intelligentere und präzisere Suchergebnisse zu niedrigeren Kosten zu erzielen. GraphRAG kombiniert Knowledge Graphs mit einem großen Sprachmodell, um kostengünstigere, intelligentere und präzisere Suchergebnisse zu liefern. Diese Technik wurde erstmals von Microsoft Research im April 2024 vorgestellt und fand große Resonanz bei den Workshops und Vorträgen von Neo4j auf der AI Engineer World's Fair.

Herausforderungen traditioneller Suchverbesserungstechniken

Traditionelle Suchmaschinen stoßen bei der Verarbeitung komplexer oder langer Anfragen an ihre Grenzen, da sie sich auf Keyword-Matching verlassen, das häufig nicht den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer entspricht. Die Hauptprobleme traditioneller Suchverbesserungstechniken sind:
- Mangel an Trainingsdaten und Textverständnis, wodurch sie weniger effektiv bei der Generierung genauer, vielfältiger und relevanter Informationen sind.
- Der hohe Bedarf an Daten und Rechenressourcen für das Training und die Generierung von Modellen, insbesondere bei der Handhabung mehrerer Sprachen und komplexer Aufgaben.
- Die Schwierigkeit, die Absicht der Abfrage zu verstehen, insbesondere bei komplexen oder mehrdeutigen Abfragen.

Wie GraphRAG funktioniert

GraphRAG basiert auf der Verwendung von Knowledge Graphs zur Darstellung der Beziehungen zwischen Entitäten und nutzt dann ein großes Sprachmodell (LLM) zur Verbesserung der Suchergebnisse. Knowledge Graphs sind besonders geeignet, um komplexe Kontextinformationen zu speichern und darzustellen, indem sie Informationen in einem grafischen Format organisieren und verbinden. Durch die Verwendung von Graphentechnologie zur Erstellung eines Knowledge Graphs können Benutzer mehr Kontextinformationen bereitstellen, um großen Sprachmodellen zu helfen, die Beziehungen zwischen Entitäten besser zu verstehen und deren Ausdrucks- und Argumentationsfähigkeiten zu verbessern.

GraphRAG setzt Knowledge Graphs gleich einer groß angelegten Wortschatzsammlung, wobei Entitäten und Beziehungen als Einheiten während der Suche modelliert werden. Auf diese Weise kann GraphRAG die Suchabsicht genauer verstehen und präzisere Suchergebnisse liefern.

Vergleich von GraphRAG und anderen RAG-Techniken

GraphRAG vs. Vector RAG

Eine Demo vergleicht die Ergebnisse, die von Vector RAG (Vektor-Retrieval) und Graph und Vector RAG (graphverbessertes Vektor-Retrieval) zurückgegeben werden. Bei einer Suche nach Informationen über "Peter Quill" liefern traditionelle Retrieval-Techniken wie Vektor-Retrieval-Engines nur einfache Informationen über seine Identität, Handlung und Schauspieler. Mit den durch GraphRAG verbesserten Suchergebnissen können jedoch detailliertere Informationen wie Fähigkeiten, Charakterziele und Identitätsveränderungen des Protagonisten abgerufen werden.

GraphRAG vs. Text2Cypher

Ein weiterer Ansatz zur Nutzung von Knowledge Graphs in LLMs ist Text2Cypher, eine Methode zur natürlichen Sprachgenerierung von Graph-Abfragen. Text2Cypher und GraphRAG unterscheiden sich hauptsächlich in ihren Retrieval-Mechanismen. Text2Cypher generiert Graphmusterabfragen basierend auf dem Schema des Knowledge Graphs und der gegebenen Aufgabe, während GraphRAG relevante Subgraphen zur Bereitstellung von Kontextinformationen abruft.

Integration von GraphRAG in Unternehmen

Mindverse hat die Integration von GraphRAG mit großen Sprachmodell-Frameworks wie Llama Index und LangChain nahtlos gestaltet. Entwickler können sich auf die Orchestrierungslogik und das Pipeline-Design von LLMs konzentrieren, ohne sich um viele Details der Abstraktion und Implementierung kümmern zu müssen, und so hochwertige und kostengünstige Unternehmensanwendungen für große Sprachmodelle in einem Schritt generieren.

Fazit

Die Einführung von GraphRAG stellt einen Durchbruch für die Verarbeitung und das Abrufen von Informationen in großem Maßstab dar. Durch die Verschmelzung von Knowledge Graphs und Graphspeicherung innerhalb des LLM-Stacks bietet GraphRAG ein unvergleichliches Maß an kontextuellem Lernen. Mit der Nutzung von NebulaGraph wird der Aufbau von GraphRAG stark vereinfacht und erfordert minimalen Aufwand. Da sich die Graphentechnologie und Deep-Learning-Algorithmen weiterentwickeln, wird die Anwendung von GraphRAG in der Datenverarbeitung und im Abruf zunehmend verbreitet sein.

Bibliografie

- https://medium.com/@nebulagraph/graph-rag-the-new-llm-stack-with-knowledge-graphs-e1e902c504ed
- https://www.deeplearning.ai/short-courses/knowledge-graphs-rag/
- https://neo4j.com/developer-blog/knowledge-graph-rag-application/
- https://www.datastax.com/de/blog/knowledge-graphs-for-rag-without-a-graphdb
- https://dataciders.com/en/rag-und-knowledge-graphs/
- https://www.slideshare.net/slideshow/graphrag-is-all-you-need-llm-knowledge-graph/269450550
- https://www.ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-graph-rag/
- https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/query_engine/knowledge_graph_rag_query_engine/
- https://futureseek.wordpress.com/