Lazygraphrag : 开创性的质量与成本新标准的图谱增强型检索增强生成模型

Lazygraphrag

LazyGraphRAG

Lazygraphrag

#AI #机器学习 #自然语言处理 #数据索引 #查询优化普通产品商用

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。

总访问量： 1154.6M

占比最多地区： US(20.76%)

本站浏览量： 66.5K

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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