آشنایی با Graph RAG به زبان ساده

حتماً تا به حال با RAG آشنا شدین. یه تکنیکی که اومده کمک کنه مدل‌های زبانی مثل ChatGPT فقط به حافظه‌ی خودشون تکیه نکنن، بلکه بتونن از منابع بیرونی هم سراغ بگیرن و جواب‌های دقیق‌تر بدن. اما خب این RAG کلاسیک با همه‌ی جذابیتش، هنوز یه سری کمبودها داره. مثلاً وقتی سوالی پیچیده باشه یا نیاز باشه چند تا موجودیت و رابطه‌ی بینشون رو دنبال کنیم، روش‌های معمولی بازیابی متن کم میارن. اینجاست که پای Graph RAG وسط میاد.

تکنیک Graph RAG در واقع نسخه‌ی تکامل‌یافته‌ی همون ایده‌ی RAG هست، با این تفاوت که به جای اینکه فقط دنبال تکه‌متن‌های مشابه بگرده، از گراف دانش استفاده می‌کنه. گراف دانش یه ساختار خیلی باحال و قدرتمنده که توش موجودیت‌ها (مثل آدم‌ها، مکان‌ها، اشیاء یا حتی مفاهیم) به شکل گره (node) نشون داده می‌شن و رابطه‌ها بینشون هم یال (edge) هستن. اینطوری وقتی یه مدل زبانی داره دنبال جواب می‌گرده، می‌تونه روی این گراف قدم‌به‌قدم حرکت کنه و دقیق بفهمه که هر چیز به چی وصله. نتیجه‌ش این می‌شه که جواب‌ها هم منسجم‌ترن، هم منطقی‌تر.

اما چرا همچین چیزی به وجود اومد؟ واقعیت اینه که تو خیلی از حوزه‌ها، مثل تحقیقات علمی، بانکداری، پزشکی یا حتی تحلیل شبکه‌های اجتماعی، داده‌ها پر از رابطه‌های پیچیده‌ان. وقتی فقط متن خام رو جلوی مدل بذاری، خیلی از این ارتباط‌ها گم می‌شن. RAG معمولی نهایتاً می‌تونه بگه «این متن به سوالت شبیهه»، ولی نمی‌تونه نشون بده که فلان دارو چه ارتباطی با یه ژن خاص و یه بیماری مشخص داره. Graph RAG اومده تا این خلا رو پر کنه. با کمک گراف، مدل می‌تونه مثل یه محقق واقعی زنجیره‌ی روابط رو دنبال کنه و جواب‌هایی بده که عمق بیشتری دارن.

از نظر کاربردی، Graph RAG خیلی جاها می‌تونه مفید باشه. فرض کن یه پژوهشگر بخواد بفهمه کدوم داروها روی یه بیماری خاص بیشترین تاثیر رو داشتن و اون داروها چه اشتراک‌هایی تو مکانیسم اثرشون دارن. یا یه کارشناس مالی بخواد روابط پنهون بین شرکت‌ها و تراکنش‌ها رو تحلیل کنه. یا حتی یه سازمان بخواد همه‌ی دانش داخلی خودش رو به شکل منظم دربیاره تا کارمنداش راحت‌تر بتونن جواب سوالاشون رو پیدا کنن. تو همه‌ی این سناریوها، Graph RAG می‌تونه معجزه کنه.

یه نکته‌ی مهم دیگه هم شفافیتشه. تو RAG کلاسیک، وقتی جواب می‌گیری، خیلی وقت‌ها نمی‌دونی مدل دقیقاً از کجا و با چه منطقی به اون نتیجه رسیده. ولی تو Graph RAG چون مسیر استدلال روی گراف قابل دنبال‌کردنه، می‌تونی ردگیری کنی و ببینی مدل از کدوم گره‌ها و ارتباط‌ها استفاده کرده. این موضوع هم اعتماد آدم رو بیشتر می‌کنه، هم جلوی اشتباه‌های بی‌پایه (همون hallucination معروف) رو می‌گیره.

البته پیاده‌سازی Graph RAG هم چالش‌های خودش رو داره. ساختن و نگهداری یه گراف دانش کار ساده‌ای نیست. باید داده‌ها درست استخراج، پاک‌سازی و ساختاردهی بشن. بعد هم باید ابزارهای مناسبی برای ایندکس‌کردن و بازیابی روی اون گراف وجود داشته باشه. تازه هماهنگ کردن این همه با یه مدل زبانی بزرگ خودش داستان مفصلیه. ولی خبر خوب اینه که روزبه‌روز ابزارها و چارچوب‌های آماده‌تر و بهتر داره معرفی می‌شه، از پروژه‌های متن‌باز مایکروسافت گرفته تا پلتفرم‌هایی مثل Neo4j یا حتی سرویس‌های ابری مثل AWS.

در نهایت، اگه بخوام ساده بگم، Graph RAG همون RAG ـه ولی با یه ذهن شبکه‌ای. اگه RAG رو آدمی فرض کنیم که فقط کتابخونه‌ی بزرگی داره و می‌تونه سریع بین قفسه‌ها دنبال کلمات بگرده، Graph RAG شبیه آدمیه که نه‌تنها کتابخونه داره، بلکه نقشه‌ی ارتباطی بین همه‌ی کتاب‌ها و نویسنده‌ها و موضوع‌ها رو هم می‌دونه. برای همین وقتی سوالی سخت می‌پرسی، به جای اینکه فقط یه پاراگراف شبیه به سوالت رو بیاره، می‌تونه داستان کامل‌تری برات تعریف کنه و مطمئن باشه که همه‌ی بخش‌های جواب به هم وصلن.

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🥇 اهورا اولین اپراتور هوش مصنوعی راهبردی ایران در حوزه ارائه خدمات و سرویس‌های زیرساخت هوش مصنوعی

🛍کد تخفیف ۱۰ درصدی محصولات اهورا برای اعضای کانال
AHURA5

🌐 لینک وب‌سایت اهورا

@reza_jafari_ai

آپدیت‌ترین و تازه‌ترین دوره Computer Vision در حال حاضر دوره Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision که همین دو روز پیش تمام ویدیوهاش در یوتیوب منتشر شد، اگر میخواین تو حوزه تصویر کار کنید از دستش ندید!

🔗 لینک پلی‌لیست یوتیوب

@reza_jafari_ai