

Lazygraphrag
简介 :
LazyGraphRAG是微软研究院开发的一种新型图谱增强型检索增强生成(RAG)模型,它不需要预先对源数据进行总结,从而避免了可能让一些用户和用例望而却步的前期索引成本。LazyGraphRAG在成本和质量方面具有内在的可扩展性,它通过推迟使用大型语言模型(LLM)来大幅提高答案生成的效率。该模型在本地和全局查询的性能上均展现出色,同时查询成本远低于传统的GraphRAG。LazyGraphRAG的出现,为AI系统在私有数据集上处理复杂问题提供了新的解决方案,具有重要的商业和技术价值。
需求人群 :
LazyGraphRAG的目标受众是数据科学家、AI研发人员以及需要处理大量私有数据集的企业和研究机构。它特别适合于需要在成本和质量之间寻求平衡的场景,如一次性查询、探索性分析和流数据用例。LazyGraphRAG的灵活性和高效性使其成为这些用户在处理复杂查询时的理想选择。
使用场景
在一个医疗健康数据集上,使用LazyGraphRAG来识别最重要的健康趋势和模式。
在金融领域,利用LazyGraphRAG分析市场数据,以预测市场动向和风险。
在法律领域,应用LazyGraphRAG从大量法律文件中提取关键信息,以支持案件研究。
产品特色
• 数据索引成本低:LazyGraphRAG的数据索引成本与向量RAG相同,仅为完整GraphRAG的0.1%。
• 本地查询性能强:在与向量RAG相当的查询成本下,LazyGraphRAG在本地查询上超越所有竞争方法。
• 全局查询成本低:LazyGraphRAG在全局查询的配置下,展现出与GraphRAG Global Search相当的答题质量,但查询成本降低超过700倍。
• 灵活的成本-质量权衡:通过调整相关性测试预算,LazyGraphRAG可以在成本和质量之间实现一致的权衡。
• 延迟使用LLM:LazyGraphRAG将LLM的使用推迟到查询时,提高了效率。
• 统一的查询接口:LazyGraphRAG提供了一个统一的查询接口,用于在轻量级数据索引上进行本地和全局查询。
• 开源库支持:LazyGraphRAG将被集成到微软的GraphRAG开源库中,方便开发者使用。
使用教程
1. 安装并设置GraphRAG开源库,确保LazyGraphRAG功能可用。
2. 准备私有数据集,确保数据格式符合LazyGraphRAG的要求。
3. 根据需求配置查询参数,包括相关性测试预算和LLM模型选择。
4. 构建查询,可以是本地查询或全局查询,以提取所需信息。
5. 执行查询,LazyGraphRAG将自动处理查询并返回结果。
6. 分析和评估查询结果,根据需要调整查询参数以优化性能。
7. 将LazyGraphRAG集成到更大的数据处理流程中,以实现自动化和规模化的数据处理。
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