Trang chủ > Công nghệ AI > Nội dung chính

Xem xét lại thông tin từ GraphRAG

2024-08-31

---

GraphRAG dường như đã nổi lên như một hướng đi công nghệ mới; mặc dù vậybacarat, các công nghệ tương tự vẫn còn nhiều điểm chưa hoàn thiện. Cách đây vài ngày, tôi nhận thấy rằng trong giới học thuật đã xuất hiện một bài đánh giá tổng quan về GraphRAG [1], đường link được đặt ở cuối bài viết để mọi người cùng tham khảo. Điều thú vị là, bài đánh giá này không chỉ phân tích sâu về GraphRAG mà còn so sánh nó với các phương pháp liên quan khác trên thị trường. Điều này giúp người đọc hiểu rõ hơn về ưu và nhược điểm của công nghệ này so với những gì đang tồn tại. Đồng thời, bài viết cũng đề cập đến tiềm năng ứng dụng thực tế của GraphRAG trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, điều cần lưu ý là công nghệ vẫn đang trong giai đoạn phát triển và có thể sẽ cần thêm thời gian để đạt đến mức độ hoàn thiện cao hơn. Việc tiếp tục theo dõi sự tiến bộ của nó là rất quan trọng, đặc biệt là đối với các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành. [1] Bạn có thể truy cập vào liên kết dưới đây để xem chi tiết: [đường link].

Tuy nhiên123win+club, trọng tâm của cuộc thảo luận hôm nay không phải là vấn đề đó. Hôm nay, tôi muốn cùng mọi người một khía cạnh thú vị: Dựa trên ý tưởng của GraphRAG, trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thông tin có thể được sắp xếp và tổ chức lại theo cách nào để tạo ra giá trị mới? Trong thời kỳ mà dữ liệu đang bùng nổ, việc tìm hiểu cách kết nối và tái cấu trúc kiến thức trở nên cực kỳ quan trọng. Liệu chúng ta có thể xây dựng một hệ thống thông minh hơn, cho phép LLM tự động hóa quá trình phân tích mối liên kết giữa các mảnh thông tin rời rạc? Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn mở ra khả năng khám phá những ý tưởng hoàn toàn mới. Đặc biệt, khi sử dụng GraphRAG làm nền tảng, chúng ta có thể hình dung ra một tương lai nơi mỗi câu hỏi không chỉ nhận được một câu trả lời đơn thuần, mà còn nhận được cả một mạng lưới thông tin phong phú, có cấu trúc rõ ràng, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và hiểu sâu hơn về vấn đề mình quan tâm.

Hai loại dữ liệu và con đường xử lý

Trong một thế giới sốbacarat, có hai loại dữ liệu: một loại cho con người xem và một loại cho máy móc xem.

Dữ liệu được cung cấp cho con ngườibacarat, chẳng hạn như tin tức, trang web, bài nghiên cứu khoa học và văn bản bằng sáng chế. Những dữ liệu này được tạo ra bởi con người và mục đích của việc tạo ra chúng cũng là để phục vụ con người, nhằm truyền tải thông tin hoặc kiến thức. Do đó, chúng tự nhiên là các văn bản tự do (free text) không có cấu trúc rõ ràng. Trước khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xuất hiện, hệ thống máy tính gặp rất nhiều khó khăn trong việc xử lý trực tiếp những thông tin này.

Về loại dữ liệu thứ hai dành cho máy tínhbacarat, đó là những dữ liệu được cấu trúc hóa mà các chương trình máy tính truyền thống có thể dễ dàng xử lý, chẳng hạn như XML, JSON hoặc bảng quan hệ. Chúng đóng vai trò là phương tiện để các chương trình trao đổi thông tin hoặc lệnh với nhau, từ đó hỗ trợ cho hoạt động của toàn bộ hệ thống. Dữ liệu này thường tuân theo một schema chặt chẽ, hầu hết được tạo ra bởi máy và cũng được tiêu thụ chủ yếu bởi máy tính. Điều này giúp đảm bảo rằng mọi thông tin đều được tổ chức và xử lý một cách chính xác và hiệu quả trong môi trường công nghệ.

Bây giờbacarat, chúng ta hãy tập trung vào loại dữ liệu đầu tiên. Vì phần dữ liệu này được thiết kế để con người có thể hiểu và tiếp nhận, nên nếu cần xử lý thông tin, sẽ đòi hỏi rất nhiều nguồn lực con ngườ Điều này không chỉ liên quan đến việc phân tích mà còn yêu cầu sự sáng tạo và kỹ năng giải quyết vấn đề của con người để đảm bảo rằng thông điệp được truyền tải một cách chính xác và hiệu quả.

Trong một ngữ cảnh thu thập thông tin nghiêm túcbacarat, nếu nhìn chung, mọi người thường cần xử lý dữ liệu qua ba giai đoạn chính. Nhưng trước tiên, bạn có thể cho mình biết cụ thể mình cần thực hiện những bước xử lý nào không? Điều này sẽ giúp mình hiểu rõ hơn về yêu cầu và có thể đưa ra các gợi ý phù hợp trong việc tổ chức và phân tích thông tin.

• Tìm kiếm;
• Trích xuất;
• Tích hợp.

so sánh các nền tảng mới nhất Tìm kiếm Bạn có thể tìm hiểu nhiều tài liệu liên quan bằng cách truy cập vào các trang web chính thức của những công ty hàng đầu trong ngànhtỉ lệ cược, đọc các blog kỹ thuật, nghiên cứu các bài báo khoa học và tra cứu thông tin từ các hội nghị chuyên ngành. Bước thứ hai, từ những nguồn tài liệu này, Trích xuất Các giải pháp kỹ thuật hiện tại trong các khía cạnh khác nhau của Thông tin quan trọng Bạn có thể xem xét các nguyên lý kỹ thuật123win+club, phạm vi áp dụng, điểm khó khăn cốt lõi, ưu điểm và hạn chế của từng phương án. Tiếp theo, bước thứ ba là tổng hợp tất cả những thông tin quan trọng này một cách toàn diện và logic. Bên cạnh đó, việc phân tích sâu về tiềm năng ứng dụng thực tế và các trường hợp điển hình cũng rất cần thiết. Điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu quả hoạt động của từng giải pháp trong điều kiện cụ thể. Đồng thời, hãy cân nhắc thêm các yếu tố như chi phí đầu tư, thời gian triển khai và khả năng bảo trì khi đưa ra nhận định cuối cùng. Cuối cùng, việc so sánh trực tiếp giữa các phương án sẽ tạo nên bức tranh rõ ràng về ưu nhược điểm tương đối của chúng, từ đó giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt nhất. Tích hợp Kết luận cuối cùng mà bạn đạt được thường là ngắn gọntỉ lệ cược, cô đọng và được diễn đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó đóng vai trò như một bản tóm tắt có giá trị cao, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt thông tin chính để đưa ra các quyết định tiếp theo. Kết luận này không chỉ phản ánh toàn bộ quá trình suy nghĩ mà còn cung cấp cái nhìn tổng quan, rõ ràng về vấn đề đã được phân tích.

Hệ thống thông tin trước đây chỉ có thể hỗ trợ thực hiện bước đầu tiên trong việc tìm kiếm dữ liệu. Những công đoạn tiếp theo như trích xuất và tổng hợp vẫn chủ yếu phụ thuộc vào con người. Tuy nhiêntỉ lệ cược, kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xuất hiện, những bước sau này cũng có khả năng được xử lý bởi các chương trình máy tính. Điều này mở ra một cánh cửa mới, nơi trí tuệ nhân tạo có thể giải phóng con người khỏi những nhiệm vụ phức tạp và tiết kiệm thời gian đáng kể trong quá trình xử lý thông tin.

Hình thức tổ chức thông tin

Để thực hiện tìm kiếm và xử lý khối lượng lớn thông tin123win+club, hệ thống thông tin cần phải tổ chức trước dữ liệu theo một hình thức nào đó.

Công nghệ tìm kiếm có thể được coi là một phương pháp truyền thốngbacarat, được thiết kế với mục đích tìm kiếm thông tin dựa trên các từ khóa và sắp xếp dữ liệu văn bản dưới dạng chỉ mục đảo ngược. Hình thức tổ chức dữ liệu này không chỉ đơn giản mà còn dễ hiểu, giúp người dùng nhanh chóng tiếp cận nội dung mong muốn một cách hiệu quả. Ngoài ra, nó còn đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình truy vấn, cho phép hệ thống trả về kết quả chính xác trong thời gian ngắn nhất.

Tuy nhiên123win+club, hình thức tổ chức dữ liệu theo chỉ mục từ khóa này chỉ có thể hỗ trợ các nhiệm vụ "tìm kiếm" ở mức độ thô. Đơn vị lưu trữ dữ liệu là một tài liệu hoàn chỉnh. Ví dụ, một trang web là một tài liệu, một bài báo tin tức là một tài liệu, và một bài nghiên cứu cũng là một tài liệu. Chúng ta có thể sử dụng từ khóa để định vị được một số tài liệu nhất định. Tuy nhiên, vẫn còn hai vấn đề chưa được giải quyết: Thứ nhất, làm thế nào để chọn lọc ra những tài liệu phù hợp nhất với yêu cầu của người dùng mà không cần phải duyệt qua quá nhiều kết quả? Thứ hai, làm cách nào để hiểu rõ hơn ngữ cảnh thực tế của tài liệu khi chỉ dựa vào việc so khớp từ khóa? Đây đều là những thách thức lớn cần vượt qua trong việc cải thiện hiệu quả tìm kiếm.

• Một vấn đề quan trọng là về phạm vi. Trong các tình huống tìm kiếm thông tin nghiêm túctỉ lệ cược, chúng ta thường đặt ra yêu cầu cao đối với tính toàn diện của thông tin. Điều đó có nghĩa là chỉ thu thập "một số" tài liệu bằng cách sử dụng từ khóa không đủ, mà còn cần đảm bảo rằng những tài liệu được tìm thấy phải đầy đủ. Việc tổng hợp thông tin rải rác ở khắp mọi nơi theo yêu cầu cụ thể rất khó thực hiện chỉ dựa vào việc sử dụng chỉ mục từ khóa. Nhiều khi, ngay cả khi bạn đã cố gắng tối đa, vẫn có khả năng một số dữ liệu quan trọng bị bỏ sót do cách tiếp cận đơn giản này.
• Một vấn đề khác là mức độ sâu của thông tin. Việc sử dụng chỉ mục từ khóa có thể giúp xác định tài liệu một cách tương đối dễ dàngbacarat, nhưng những chi tiết quan trọng hơn bên trong mỗi tài liệu lại đòi hỏi sự can thiệp của con người để phân tích, tổng hợp và sắp xếp lại. Đây chính là bước quan trọng mà công nghệ hiện tại chưa thể thay thế hoàn toàn.

Do đótỉ lệ cược, một số người đã cố gắng trích xuất thông tin hữu ích từ tài liệu trước khi phân tích, biến nó thành dữ liệu có cấu trúc. Có hai hình thức phổ biến: một là biểu diễn dưới dạng kiến thức đồ thị, tổ chức thông tin theo các thực thể và mối quan hệ giữa chúng, tương tự như cách mà các công cụ như QuestCha hoặc SkyEye sắp xếp dữ liệu doanh nghiệp; hình thức thứ hai là định dạng bảng, với ví dụ điển hình đến từ lĩnh vực tài chính, nơi thông tin tài chính lịch sử của các công ty (doanh thu, lợi nhuận, tài sản nợ nần, dòng tiền mặt, v.v.), hành động phát cổ tức, sự thay đổi trong sở hữu của các tổ chức, và nhiều yếu tố khác được tổng hợp vào một bảng để cung cấp cho nhà đầu tư. Mỗi hình thức đều có những ưu điểm riêng. Kiến thức đồ thị giúp người dùng dễ dàng khám phá các mối liên kết phức tạp giữa các thực thể, từ đó đưa ra quyết định chiến lược dài hạn. Trong khi đó, bảng dữ liệu lại trực quan hơn, đặc biệt phù hợp với những ai muốn nhanh chóng hiểu rõ tình hình tài chính hiện tại hoặc lịch sử của một công ty. Những công cụ này không chỉ hỗ trợ nhà đầu tư cá nhân mà còn là nguồn thông tin đáng tin cậy cho các nhà phân tích chuyên nghiệp trong ngành tài chính.

để con người hiểu

Sự xuất hiện của LLM đã làm thay đổi toàn bộ cục diện. Nó đã thu thập tất cả các thông tin văn bản công khai trên toàn bộ internet và nén chúng vào trong mô hình của mình. Hãy tưởng tượng rằngbacarat, LLM đang tái cấu trúc và phân tán lại thông tin, lưu trữ nó theo một cách phức tạp đến mức con người khó có thể hiểu được, với hàng tỷ hoặc thậm chí hàng trăm tỷ tham số. Cách mà nó tổ chức thông tin chi tiết hơn rất nhiều. Trước đây, với chỉ mục ngược (inverted index), đơn vị tổ chức thông tin là tài liệu (document); còn với đồ thị tri thức (knowledge graph) và bảng dữ liệu, đơn vị tổ chức thông tin là thực thể và mối quan hệ giữa các thực thể mà con người có thể hiểu được; nhưng đối với LLM, đơn vị tổ chức thông tin lại là từng token nhỏ lẻ. Điều này đồng nghĩa với việc LLM không chỉ xử lý thông tin theo những cách lớn hơn, mà còn ở cấp độ tinh vi hơn, cho phép nó tiếp cận và giải quyết vấn đề từ những góc nhìn hoàn toàn mới mẻ. Với khả năng "nhớ" chi tiết đến từng token, LLM mang lại tiềm năng to lớn trong việc tạo ra các ứng dụng và công cụ thông minh hơn bao giờ hết.

Rất nhiều nhà nghiên cứu đã bắt đầu tìm hiểu về cách thức biểu diễn dữ liệu bên trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)tỉ lệ cược, và họ đã đạt được một số tiến bộ đáng kể. Ví dụ, một nghiên cứu của Anthropic cho thấy rằng họ đã thành công trong việc trích xuất hàng triệu đặc trưng từ mô hình Claude 3 Sonnet [2]. Tuy nhiên, nhìn chung, cách mà thông tin được tổ chức bên trong các LLM vẫn còn là một hộp đen bí ẩn mà các nhà khoa học chưa thể khám phá hết. Các đặc điểm cụ thể và chi tiết hơn về cách hoạt động bên trong vẫn đang là một thách thức lớn đối với cộng đồng nghiên cứu.

Những bài học từ GraphRAG

Người ta từng kỳ vọng rất lớn vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)tỉ lệ cược, cho rằng chúng có thể làm thay đổi hoàn toàn ngành công nghiệp kiến thức. Về mặt logic, cách nghĩ này hoàn toàn hợp lý. Khi LLM đã "hấp thụ" tất cả dữ liệu công khai trên internet và tổ chức lại thông tin bên trong, nó thực tế đã học được những gì mà dữ liệu đó thể hiện về kiến thức. Vì vậy, việc trả lời bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến thông tin hoặc kiến thức dường như nằm trong khả năng của nó. Các giai đoạn xử lý thông tin mà chúng ta đã đề cập trước đây - tìm kiếm, trích xuất và tích hợp - về lý thuyết, dường như có thể được LLM thực hiện một cách liền mạch từ đầu đến cuối. Tuy nhiên, điều cần lưu ý là việc đạt được kết quả hoàn hảo không chỉ phụ thuộc vào khả năng của LLM mà còn chịu ảnh hưởng từ chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu mà nó được huấn luyện. Nếu dữ liệu đầu vào không đủ chính xác hoặc thiếu sự cân bằng, thì ngay cả một mô hình mạnh mẽ như LLM cũng khó tránh khỏi sai sót. Hơn nữa, dù LLM có khả năng đáng kinh ngạc trong việc tạo ra nội dung hoặc giải thích thông tin, nhưng nó vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người trong việc đưa ra phán đoán dựa trên giá trị đạo đức hoặc sáng tạo thực sự độc đáo. Điều này đặt ra giới hạn nhất định cho khả năng của LLM trong việc "cách mạng hóa" ngành công nghiệp kiến thức mà nhiều người kỳ vọng.

Tuy nhiêntỉ lệ cược, hiện tại LLM vẫn còn hai hạn chế quan trọng trong khả năng của mình: thứ nhất là khả năng suy luận (reasoning) vẫn chưa đạt tiêu chuẩn cho các tình huống thực tế trong các doanh nghiệp; thứ hai là vấn đề ảo tưởng (hallucination), đây được coi là một căn bệnh dai dẳng. Những điểm yếu này khiến LLM khó có thể tự mình trở thành giải pháp toàn diện từ đầu đến cuối (end-to-end). Thêm vào đó, việc thiếu đi sự kết hợp với các hệ thống khác có thể làm giảm hiệu quả tổng thể, dẫn đến những thách thức lớn trong việc triển khai thực tế. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc không chỉ cải thiện khả năng suy luận mà còn cần phải tìm cách kiểm soát và giảm thiểu tác động của vấn đề ảo tưởng trong quá trình hoạt động của LLM.

Microsoft đã giới thiệu giải pháp GraphRAGbacarat, mở ra một hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực này. Hệ thống GraphRAG có thể được chia thành hai phần lớn: Indexer và Query. Indexer đảm nhiệm việc trích xuất các thực thể và mối quan hệ giữa chúng từ văn bản không có cấu trúc, sau đó xây dựng thành sơ đồ có cấu trúc và hỗ trợ tạo biểu đồ theo cấp bậc; trong khi đó, module Query sẽ sử dụng sơ đồ đã được xây dựng để thực hiện các tác vụ trả lời câu hỏi. Điều đặc biệt là cả hai phần này đều được thiết kế để hoạt động đồng bộ, mang lại hiệu quả cao hơn so với phương pháp truyền thống.

Ở đây có những thay đổi về tư duy tiềm ẩn.

GraphRAG tiếp tục mô hình hóa thế giới dựa trên các thực thể và mối quan hệ giữa chúng123win+club, nhưng khi tổ chức lại thông tin theo mô hình đồ thị này, nó đã tận dụng triệt để kiến thức mà mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã học được. Điều này giống như tìm ra một cách thức để chuyển trọng tâm từ bên trong "hộp đen" của LLM sang bên ngoài, nơi mà LLM có một giao diện "cá nhân hóa". Đầu vào và đầu ra đều là ngôn ngữ tự nhiên. Do đó, khi sử dụng LLM để tái cấu trúc thông tin, kiến thức nội tại của LLM đã được "bên ngoài hóa" trong quá trình xây dựng đồ thị, và trở thành dạng mà con người có thể dễ dàng hiểu được. Tuy nhiên, điều thú vị hơn là quá trình này không chỉ đơn thuần là việc đưa kiến thức từ bên trong ra bên ngoài, mà còn tạo ra sự cộng hưởng giữa hai yếu tố này. Khi GraphRAG kết hợp với LLM, nó không chỉ giúp mở rộng phạm vi hiểu biết mà còn cho phép người dùng khám phá những khía cạnh mới mẻ trong dữ liệu phức tạp. Những mối liên hệ giữa các thực thể không chỉ dừng lại ở việc hiện thực hóa kiến thức mà còn làm nổi bật cách mà con người có thể tương tác trực tiếp với các hệ thống trí tuệ nhân tạo một cách tự nhiên nhất. Vậy nên, GraphRAG không chỉ là một công cụ hỗ trợ LLM trong việc sắp xếp thông tin mà còn là bước đột phá giúp mở ra cánh cửa mới trong việc xây dựng hệ thống thông minh hơn, linh hoạt hơn và dễ hiểu hơn đối với tất cả mọi người.

Có hai điểm quan trọng cần chú ý ở đây:

• GraphRAG tận dụng tốt hơn kiến thức của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) so với RAG truyền thống. Ít nhất là trong trường hợp nàytỉ lệ cược, LLM được sử dụng hiệu quả hơn trong suốt quá trình so với việc chỉ đóng vai trò chính ở giai đoạn cuối như trong RAG cổ điển. Trong RAG truyền thống, những gì mà LLM học được trong quá trình huấn luyện — sự hiểu biết về thế giới này — có thể chưa được khai thác triệt để. Ngược lại, trong GraphRAG, sự hiểu biết của LLM về thế giới được phản ánh rõ ràng trong quá trình xác định thực thể và mối quan hệ giữa chúng, từ đó tạo ra một hệ thống linh hoạt và sâu sắc hơn trong việc thu thập thông tin.
• Việc tái cấu trúc thông tin bên ngoài LLM cho phép việc kiểm soát trở nên dễ dàng hơntỉ lệ cược, đồng thời cũng tạo điều kiện để con người có thể hiểu và tham gia vào quá trình kiểm soát này. Điều đó không chỉ giúp tăng cường sự minh bạch mà còn mở ra cơ hội để cải thiện hiệu quả của hệ thống theo cách phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân hoặc tổ chức.

Chúng ta có thể hình dung về một loại hình tổ chức mới cho kho kiến thức123win+club, nếu thực hiện đúng cách, nó có thể trở thành hiện thực. Loại hình này sẽ cung cấp khả năng tra cứu thông tin thông qua giao diện bằng ngôn ngữ tự nhiên; bên trong lại được sắp xếp theo một cách hoàn toàn mới mẻ. Phương pháp tổ chức dữ liệu này không chỉ dựa trên mối liên kết nông cạn của các từ khóa mà còn bao hàm cả những mối liên hệ về mặt ngữ nghĩa. Điều này có nghĩa là nó sẽ phản ánh sự hiểu biết của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về thế giới xung quanh chúng ta. Không chỉ đơn thuần là tìm kiếm thông tin theo cách truyền thống, hệ thống này sẽ giúp người dùng khám phá và kết nối ý tưởng một cách sâu sắc hơn, mang đến trải nghiệm học tập và nghiên cứu hiệu quả hơn bao giờ hết. Đây thực sự là một bước đột phá, mở ra cánh cửa cho việc xây dựng một hệ thống thông minh hơn, linh hoạt hơn, và có khả năng thích nghi với nhu cầu ngày càng đa dạng của con người.

Một số chi tiết thực hiện của GraphRAG

Hệ thống GraphRAG có thể được chia thành hai mô-đun lớn: Indexer và Query. Ở phần nàybacarat, chúng ta sẽ tập trung giới thiệu về Indexer. Phần giới thiệu này bao gồm một số chi tiết kỹ thuật, những người không chuyên về công nghệ có thể bỏ qua nếu cảm thấy cần thiết. Indexer đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu, giúp tổ chức và sắp xếp thông tin một cách hợp lý để dễ dàng tra cứu sau này. Quy trình này đòi hỏi phải hiểu rõ về cách hoạt động của các thuật toán máy học cũng như khả năng tối ưu hóa hiệu suất. Tuy nhiên, nếu bạn không chuyên sâu vào lĩnh vực này, đừng lo lắng vì mục tiêu chính vẫn là làm rõ ý tưởng tổng thể mà không cần đi quá sâu vào các thuật ngữ phức tạp. Query, mặt khác, sẽ là bước tiếp theo sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn sàng bởi Indexer. Đây là nơi người dùng đặt câu hỏi hoặc yêu cầu thông tin cụ thể từ hệ thống. Hiểu rõ cách hai phần này kết nối với nhau sẽ giúp bạn nắm bắt toàn bộ quy trình vận hành của GraphRAG một cách hoàn chỉnh hơn.

Mô-đun Indexer của GraphRAG yêu cầu thực hiện một loạt các xử lý và biến đổi đối với tệp văn bản gốc đầu vào. Quá trình này tạo ra nhiều pipeline xử lý dữ liệu khác nhau. Trong quá trình triển khaitỉ lệ cược, những pipeline này đã sử dụng hệ thống Workflow của DataShaper [4] để hoàn thành công việc:

• Mỗi pipeline xử lý dữ liệu được biểu diễn bằng mộ Ví dụbacarat, create_base_text_units, create_base_extracted_entities, và nhiều tác vụ khác (trong mã nguồn GraphRAG đến tháng 08/2024, tổng cộng có 14 Workflow). Mỗi Workflow đóng vai trò như một bước quan trọng trong chuỗi công việc, giúp quản lý và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu theo cách có hệ thống và hiệu quả.
• Trong số các Workflowtỉ lệ cược, tồn tại mối quan hệ phụ thuộc nhất định, tạo thành một đồ thị có hướng không vòng (DAG - Directed Acyclic Graph). Mối quan hệ này đóng vai trò quyết định thứ tự thực thi của các Workflow, xác định cái nào sẽ được thực hiện trước và cái nào sẽ được thực hiện sau. Chính sự sắp xếp logic này giúp đảm bảo rằng các quy trình sẽ hoạt động trơn tru mà không xảy ra xung đột hoặc sai sót trong tiến trình thực thi.
• Trong mỗi Workflow123win+club, chúng lại được chia nhỏ thành nhiều bước riêng lẻ, và mỗi bước này được gọi là một verb. Mỗi verb đóng vai trò như một nhiệm vụ cụ thể trong quy trình, giúp định hình và điều hướng dòng chảy tổng thể củ Điều này cho phép người dùng dễ dàng quản lý và thực hiện các tác vụ phức tạp theo cách có tổ chức và hiệu quả.

Nếu biểu đồ DAG này được vẽ ratỉ lệ cược, nó sẽ như hình dưới đây (click để xem kích thước lớn):

Trong hình trênbacarat, mỗi nút đại diện cho mộ Tên của từng Workflow thường cho thấy công việc cụ thể mà nó thực hiện, vì vậy không cần giới thiệu chi tiết từng cái một. Trong số đó, có một Workflow được đặt tên là create_base_entity_graph, có chức năng khá đặc biệt. Tôi sẽ tóm tắt về nó trong vài dòng dưới đây. Thực chất, Workflow này đang thực hiện thuật toán phát hiện cộng đồng (một thuật toán được gọi là leiden [5]), phân chia các thực thể liên quan gần nhau vào cùng một tiểu đồ thị. Quá trình phân chia tiểu đồ thị này có thể được lặp đi lặp lại, tiếp tục phân chia thêm trong các tiểu đồ thị con để tạo ra cấu trúc phân cấp cho toàn bộ đồ thị. Mỗi lần phân chia đều giúp làm rõ hơn mối quan hệ giữa các thực thể, từ đó giúp người dùng dễ dàng theo dõi và hiểu sâu hơn về cấu trúc tổng thể của dữ liệu. Đây là một bước quan trọng trong việc tổ chức và tối ưu hóa mạng lưới thông tin phức tạp, cho phép phân tích chi tiết hơn ở nhiều cấp độ khác nhau.

Hạn chế và Triển vọng

GraphRAG mở ra một hướng tiếp cận rất thú vị. Tuy nhiênbacarat, công nghệ này vẫn còn trong giai đoạn phát triển và chưa thực sự hoàn thiện. Có một số vấn đề then chốt cần được suy ngẫm kỹ lưỡng trong tương lai: Vấn đề đầu tiên là khả năng xử lý thông tin phức tạp trong đồ thị có hướng hoặc vô hướng. Hiện tại, thuật toán này chưa thực sự tối ưu khi đối mặt với những mạng lưới lớn và đa dạng dữ liệu. Tiếp theo, việc tích hợp kiến thức từ nhiều nguồn khác nhau cũng đặt ra thách thức lớn về tính nhất quán và độ chính xác. Cuối cùng, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư khi sử dụng GraphRAG cũng cần được xem xét cẩn thận. Làm thế nào để đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không bị rò rỉ trong quá trình xử lý? Đây đều là những câu hỏi cần lời giải đáp rõ ràng trong tương lai gần.

• Tính hợp lý của việc xây dựng mô hình. Về bản chấtbacarat, GraphRAG vẫn xoay quanh câu hỏi làm thế nào để mô phỏng thông tin một cách hiệu quả. Hiện tại, nó sử dụng biểu diễn dưới dạng đồ thị, nhưng điều đó không có nghĩa là đồ thị có thể mô tả toàn diện thông tin từ thế giới thực. Chẳng hạn như dữ liệu lịch sử hoặc dữ liệu chuỗi thời gian, chúng ta nên kết hợp những loại dữ liệu này vào trong cấu trúc đồ thị như thế nào? Có lẽ cần phải tìm kiếm thêm các phương pháp sáng tạo để mở rộng khả năng của mô hình này trong việc xử lý nhiều loại dữ liệu phức tạp hơn.
• Kích thước của biểu đồ. GraphRAG có thể hỗ trợ mức độ dữ liệu lớn đến đâu vẫn là một câu hỏi chưa được kiểm chứng. Nó có thể áp dụng cho lĩnh vực mở hay chỉ giới hạn trong một số lĩnh vực cụ thể? Mặt khác123win+club, nếu quy mô dữ liệu rất lớn, chi phí xây dựng biểu đồ cũng sẽ rất cao. Câu hỏi về khả năng xử lý của GraphRAG không chỉ liên quan đến hiệu suất mà còn gắn liền với chi phí vận hành. Khi dữ liệu tăng lên, việc tối ưu hóa cấu trúc biểu đồ và quản lý tài nguyên trở thành thách thức lớn đối với các nhà phát triển. Liệu công nghệ này có đủ linh hoạt để thích nghi với mọi loại dữ liệu, từ thông tin chuyên ngành sâu đến nội dung đa dạng trên không gian mạng? Đây là vấn đề cần được nghiên cứu thêm trước khi có thể đưa ra kết luận chắc chắn.
• Làm thế nào để tạo bản đồ theo cách có thể kiểm soát được bởi con người? Việc chỉ phụ thuộc vào LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) để tạo bản đồ sẽ dẫn đến việc có quá nhiều nhiễu. Bên cạnh đótỉ lệ cược, tìm cách tận dụng tối đa kiến thức từ LLM đồng thời kết hợp thêm kinh nghiệm từ các chuyên gia trong lĩnh vực cũng là một vấn đề quan trọng cần giải quyết. Ngoài ra, khi sử dụng LLM, chúng ta cần phải cẩn trọng trong việc sàng lọc thông tin và đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào không bị sai lệch hoặc mang tính chủ quan cao. Kết hợp với chuyên gia, chúng ta có thể xây dựng một hệ thống linh hoạt hơn, giảm thiểu sai sót và tăng cường độ chính xác cho bản đồ. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng công việc mà còn giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong quá trình thực hiện.

Phân tích chi tiết về phân tán: Tính nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Tài liệu tham khảo:

• [1] Boci Pengbacarat, et al. 2024. Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey .
• [2] Adly Templetonbacarat, et al. 2024. Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet .
• [3] Darren Edge123win+club, et al. 2024. From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization .
• [4] DataShaper GitHub Page .
• [5] Wikipedia:leiden .

Các bài viết được chọn lọc khác ：

• Những thay đổi và bất biến trong sự thay đổi công nghệ: Làm thế nào để tạo ra token nhanh hơn?
• Thể trí thông minh doanh nghiệp, số hóa và phân công ngành nghề
• Khoa học phổ thông: Transformer và cơ chế chú ý
• Cuộc phiêu lưu của ba byte
• Nhìn thế giới qua góc nhìn thống kê: Bắt đầu từ việc không tìm thấy thứ gì đó
• Bài báo quan trọng nhất trong lĩnh vực phân tán, rốt cuộc nói gì?
• Học máy có thể nhìn thấy: Hiểu về mạng thần kinh từ nền tảng
• Nội lực hóa, vấn đề Hamming và sự lặp lại nhận thức
• Tìm hiểu về hệ thống phân tán, vấn đề các tướng quân và blockchain

Bài viết gốc123win+club, xin vui lòng trích dẫn nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết: /0og224mi.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.

---