مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) طی سال‌های اخیر پیشرفت زیادی کرده‌اند و در پاسخ‌گویی به پرسش‌ها نقش مهمی دارند. با این حال، این مدل‌ها همیشه نمی‌توانند اطلاعات دقیق و به‌روز ارائه دهند. به همین دلیل، رویکرد RAG (RetrievalAugmented Generation )معرفی شد. در این روش، مدل علاوه بر دانش درونی خود، داده‌هایی از منابع بیرونی بازیابی کرده و در پاسخ‌ها به کار می‌گیرد. اکنون رویکرد تازه‌ای به نام Graph RAG مطرح شده است. در این روش، داده‌ها در قالب گراف دانش (Knowledge Graph) ذخیره و سازماندهی می‌شوند. گراف دانش امکان نمایش روابط بین موجودیت‌ها و مفاهیم را فراهم می‌کند. به این ترتیب، بازیابی اطلاعات دقیق‌تر و زمینه‌محورتر انجام می‌شود. Graph RAG هنوز فناوری نوپایی است اما پتانسیل بالایی برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها دارد. در ادامه به بررسی دقیق این رویکرد، مزایا، معایب، کاربردها و روش پیاده‌سازی آن می‌پردازیم.

Graph RAG ترکیبی از بازیابی تقویت‌شده (RAG) و گراف دانش است. به جای جستجو صرفاً بر اساس متن یا بردارهای معنایی، در این روش روابط بین داده‌ها نیز در نظر گرفته می‌شود. تفاوت با RAG سنتی • RAG معمولی: داده‌ها را از متن یا پایگاه‌های برداری بازیابی می‌کند. • Graph RAG: علاوه بر این، از ساختار گرافی برای تحلیل ارتباطات بین مفاهیم استفاده می‌کند.

1. دقت بالاتر در پاسخ‌ها: به دلیل توجه به روابط معنایی.
2. کاهش خطاهای متنی (Hallucination): اتکا بیشتر بر داده‌های ساختاریافته.
3. انعطاف‌پذیری: قابلیت استفاده در حوزه‌های تخصصی.
4. به‌روزرسانی آسان: امکان افزودن داده‌های جدید به گراف.

1. پیچیدگی فنی: ایجاد و مدیریت گراف دانش ساده نیست.
2. هزینه پردازشی بالا: تحلیل گراف‌های بزرگ منابع زیادی می‌طلبد.
3. نیاز به داده‌های تمیز و ساختاریافته: کیفیت خروجی به کیفیت داده اولیه وابسته است.
4. مقیاس‌پذیری محدود: در گراف‌های بسیار بزرگ، جستجو دشوارتر می‌شود.

• علوم پزشکی: بررسی ارتباط بین علائم، بیماری‌ها و درمان‌ها. • حقوق: سازماندهی و تحلیل پرونده‌ها و مواد قانونی. • مالی و کسب‌وکار: تحلیل روابط بین شرکت‌ها و بازارها. • پژوهش علمی: کشف ارتباط میان مقالات و نویسندگان. • امنیت سایبری: شناسایی الگوهای پیچیده در تهدیدها.

1. آماده‌سازی داده‌ها • جمع‌آوری داده‌ها از منابع معتبر. • پاک‌سازی داده‌ها برای رفع خطا.
2. ساخت گراف دانش • انتخاب ابزارهایی مثل Neo4j یا NetworkX. • تعریف نودها (Entities) و یال‌ها (Relations).
3. اتصال به مدل زبانی • انتخاب یک مدل زبانی مناسب مثلاً GPT یا LLaMA. • طراحی رابط بین گراف و مدل.
4. طراحی ماژول بازیابی • جستجو در گراف بر اساس ارتباطات. • ترکیب نتایج با مدل برای تولید پاسخ.
5. ارزیابی و بهبود • آزمایش سیستم روی داده‌های واقعی. • اصلاح گراف و الگوریتم‌ها بر اساس نتایج.

• Neo4j: پایگاه داده گرافی قدرتمند. • NetworkX: کتابخانه پایتون برای تحلیل گراف. • LangChain: چارچوب اتصال LLMها به منابع داده.

Graph RAG یک رویکرد نوین برای بهبود RAG است که با استفاده از گراف دانش، دقت بازیابی اطلاعات را افزایش می‌دهد. این روش به ویژه در حوزه‌هایی با داده‌های پیچیده و تخصصی کاربرد بالقوه دارد. البته پیاده‌سازی آن نیازمند تخصص، داده‌های باکیفیت و منابع محاسباتی قوی است. اگرچه هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارد، اما آشنایی با Graph RAG می‌تواند برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها ارزشمند باشد.