🧠 Урок по GraphRAG на Google Spanner и LangChain

Интересный урок про Google Spanner Graph для создания GraphRAG-приложений. Полезно, когда нужно извлекать не только контент, но и понимать связи между данными!

В примере классический RAG находит по запросу "нужен дрон для начинающих" только основную информацию о дроне SkyHawk Zephyr:

- Цена $129.99
- Что подходит для начинающих
- Основные характеристики

А вот GraphRAG выдаёт намного больше полезного:

- Те же данные о базовой модели
- Текущую акцию ($109.99 вместо $129.99)
- Доступные бандлы (Starter Package за $129.99 и Explorer Package за $179.99)
- Совместимые аксессуары (Extended Battery, Propeller Guards)
- Возможность апгрейда до модели Zephyr 2.0

Техническая начинка:
Проект строится на трёх блоках:
1. Spanner Graph — база данных от Google с поддержкой графов
2. LangChain — для построения RAG-пайплайнов
3. LLMGraphTransformer — автоматически превращает документы в графовые структуры

Техпроцесс:

Документы → LLMGraphTransformer → Граф с узлами и связями → Поиск по графу → Ответ LLM

Полезные библиотеки:
- langchain-google-spanner — интеграция с Spanner
- langchain-experimental для графовых трансформеров
- spanner-graph-notebook — визуализация

Примеры для бизнеса:
- Интернет-магазины: покупатель видит не только товар, но и совместимые аксессуары, бандлы, акции
- CRM: можно анализировать не только клиента, но и его связи с другими людьми/компаниями
- Рекомендательные системы: понимание контекста на более глубоком уровне

Классический RAG хорош, но GraphRAG круче, когда важны взаимосвязи между сущностями. Правда, технология ещё сыровата — приходится вручную фильтровать некорректные связи, которые создаёт LLM при преобразовании документов.

Не факт, что вы будете строить решение именно на Гугле, но урок очень наглядный. С примерами и визуальным рядом. Поможет разобраться.

GitHub

#GraphRAG #GoogleSpanner #LangChain #обучение #RAG
———
@tsingular