LazyGraphRAG
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Lazygraphrag
簡介 :
LazyGraphRAG是微軟研究院開發的一種新型圖譜增強型檢索增強生成(RAG)模型,它不需要預先對源數據進行總結,從而避免了可能讓一些用戶和用例望而卻步的前期索引成本。LazyGraphRAG在成本和質量方面具有內在的可擴展性,它通過推遲使用大型語言模型(LLM)來大幅提高答案生成的效率。該模型在本地和全局查詢的性能上均展現出色,同時查詢成本遠低於傳統的GraphRAG。LazyGraphRAG的出現,為AI系統在私有數據集上處理複雜問題提供了新的解決方案,具有重要的商業和技術價值。
需求人群 :
LazyGraphRAG的目標受眾是數據科學家、AI研發人員以及需要處理大量私有數據集的企業和研究機構。它特別適合於需要在成本和質量之間尋求平衡的場景,如一次性查詢、探索性分析和流數據用例。LazyGraphRAG的靈活性和高效性使其成為這些用戶在處理複雜查詢時的理想選擇。
總訪問量: 1154.6M
佔比最多地區: US(20.76%)
本站瀏覽量 : 63.5K
使用場景
在一個醫療健康數據集上,使用LazyGraphRAG來識別最重要的健康趨勢和模式。
在金融領域,利用LazyGraphRAG分析市場數據,以預測市場動向和風險。
在法律領域,應用LazyGraphRAG從大量法律文件中提取關鍵信息,以支持案件研究。
產品特色
• 數據索引成本低:LazyGraphRAG的數據索引成本與向量RAG相同,僅為完整GraphRAG的0.1%。
• 本地查詢性能強:在與向量RAG相當的查詢成本下,LazyGraphRAG在本地查詢上超越所有競爭方法。
• 全局查詢成本低:LazyGraphRAG在全局查詢的配置下,展現出與GraphRAG Global Search相當的答題質量,但查詢成本降低超過700倍。
• 靈活的成本-質量權衡:通過調整相關性測試預算,LazyGraphRAG可以在成本和質量之間實現一致的權衡。
• 延遲使用LLM:LazyGraphRAG將LLM的使用推遲到查詢時,提高了效率。
• 統一的查詢接口:LazyGraphRAG提供了一個統一的查詢接口,用於在輕量級數據索引上進行本地和全局查詢。
• 開源庫支持:LazyGraphRAG將被集成到微軟的GraphRAG開源庫中,方便開發者使用。
使用教程
1. 安裝並設置GraphRAG開源庫,確保LazyGraphRAG功能可用。
2. 準備私有數據集,確保數據格式符合LazyGraphRAG的要求。
3. 根據需求配置查詢參數,包括相關性測試預算和LLM模型選擇。
4. 構建查詢,可以是本地查詢或全局查詢,以提取所需信息。
5. 執行查詢,LazyGraphRAG將自動處理查詢並返回結果。
6. 分析和評估查詢結果,根據需要調整查詢參數以優化性能。
7. 將LazyGraphRAG集成到更大的數據處理流程中,以實現自動化和規模化的數據處理。
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