ما دیده ایم که LLMS محدودیت پنجره زمینه را به 1 میلیون نشانه فشار داده است. چشمگیر؟ مطمئناً اما بیایید واقعی شویم: سیستم های AI در مقیاس شرکت بیشتر از نیروی بی رحمانه می خواهند. تغذیه ترابایت داده ها در یک پنجره زمینه عظیم فقط ناکارآمد نیست – این ناپایدار است.
در اینجا واقعیت وجود دارد: ویندوزهای زمینه بزرگ با بازده کاهش می یابند. مدل ها با مشکل “گمشده در میانه” مبارزه می کنند ، جایی که دقت به عنوان جزئیات مهم در بخش های میانی ورودی های طولانی نادیده گرفته می شود. تأخیر ، هزینه های محاسباتی و حافظه سربار را به مخلوط اضافه کنید و با یک تنگنا باقی مانده اید – نه یک دستیابی به موفقیت.
بنابراین ، جایگزین چیست؟ ما می گوییم گرافراگ.
بر خلاف سیستم های RAG سنتی که به بازیابی متن مسطح متکی هستند ، گرافراگ نمودارهای دانش ساختاری را ادغام می کند و LLM ها را قادر می سازد تا روابط بین موجودات و مفاهیم را حرکت دهند.
این رویکرد به سه موضوع اصلی می پردازد:
- کارآیی: با بازیابی فقط زیرگرافهای مربوطه ، گرافراگ باعث کاهش استفاده از نشانه ها و کاهش تأخیر و هزینه ها می شود.
- توضیح: نمودارهای دانش مسیرهای استدلال قابل ردیابی را ارائه می دهند – مهم برای اشکال زدایی و انطباق.
- استدلال پیچیده: Graphrag استدلال چندگانه را در داده های به هم پیوسته امکان پذیر می کند ، از سیستم های مبتنی بر بردار در نمایش داده های ظریف استفاده می کند.
غذای آماده؟ زمینه مقیاس گذاری مربوط به اندازه نیست.
چگونه در سیستم های خود با این چالش ها مقابله می کنید؟
