LazyGraphRAG
開(kāi)創(chuàng)性的質(zhì)量與成本新標(biāo)準(zhǔn)的圖譜增強(qiáng)型檢索增強(qiáng)生成模型
標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析ai 數(shù)據(jù)索引 機(jī)器學(xué)習(xí) 查詢優(yōu)化 自然語(yǔ)言處理LazyGraphRAG官網(wǎng)
LazyGraphRAG是微軟研究院開(kāi)發(fā)的一種新型圖譜增強(qiáng)型檢索增強(qiáng)生成(RAG)模型,它不需要預(yù)先對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié),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(zhì)量方面具有內(nèi)在的可擴(kuò)展性,它通過(guò)推遲使用大型語(yǔ)言模型(LLM)來(lái)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(xiàn)出色,同時(shí)查詢成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的GraphRAG。LazyGraphRAG的出現(xiàn),為AI系統(tǒng)在私有數(shù)據(jù)集上處理復(fù)雜問(wèn)題提供了新的解決方案,具有重要的商業(yè)和技術(shù)價(jià)值。
LazyGraphRAG是什么
LazyGraphRAG是微軟研究院推出的新型圖譜增強(qiáng)型檢索增強(qiáng)生成(RAG)模型。它的一大亮點(diǎn)在于無(wú)需預(yù)先對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行耗時(shí)的總結(jié),從而節(jié)省了大量的前期索引成本,這對(duì)于處理大型私有數(shù)據(jù)集非常友好。它通過(guò)推遲使用大型語(yǔ)言模型 (LLM) 來(lái)提高答案生成的效率,在成本和質(zhì)量之間取得了良好的平衡。無(wú)論是本地查詢還是全局查詢,LazyGraphRAG都展現(xiàn)出優(yōu)異的性能,且查詢成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)GraphRAG。
LazyGraphRAG的主要功能
LazyGraphRAG的核心功能是高效地從大型私有數(shù)據(jù)集(例如醫(yī)療、金融、法律等領(lǐng)域的數(shù)據(jù))中提取信息并生成答案。其主要功能包括:低成本的數(shù)據(jù)索引、強(qiáng)大的本地查詢性能、低成本的全局查詢、靈活的成本-質(zhì)量權(quán)衡、延遲使用LLM以提高效率、統(tǒng)一的查詢接口以及方便開(kāi)發(fā)者使用的開(kāi)源庫(kù)支持。
如何使用LazyGraphRAG
使用LazyGraphRAG需要以下步驟:首先,安裝并配置微軟的GraphRAG開(kāi)源庫(kù),確保LazyGraphRAG功能可用;其次,準(zhǔn)備符合LazyGraphRAG要求格式的私有數(shù)據(jù)集;然后,根據(jù)具體需求配置查詢參數(shù),例如相關(guān)預(yù)算和LLM模型選擇;接著,構(gòu)建本地或全局查詢以提取所需信息;接下來(lái),執(zhí)行查詢并獲取結(jié)果;最后,分析和評(píng)估結(jié)果,并根據(jù)需要調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化性能。LazyGraphRAG還支持集成到更大的數(shù)據(jù)處理流程中,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和規(guī)模化。
LazyGraphRAG的產(chǎn)品價(jià)格
目前,LazyGraphRAG作為微軟開(kāi)源項(xiàng)目的一部分,是免費(fèi)使用的。其成本主要體現(xiàn)在計(jì)算資源(例如云服務(wù)器)的使用上,這取決于數(shù)據(jù)集的大小和查詢的復(fù)雜性。
LazyGraphRAG的常見(jiàn)問(wèn)題
LazyGraphRAG是否支持所有類型的數(shù)據(jù)? LazyGraphRAG支持多種數(shù)據(jù)類型,但需要確保數(shù)據(jù)格式符合其要求。具體的格式要求可以在GraphRAG開(kāi)源庫(kù)的文檔中找到。
如何選擇合適的LLM模型? LLM模型的選擇取決于具體應(yīng)用場(chǎng)景和對(duì)答案質(zhì)量的要求。LazyGraphRAG支持多種LLM模型,可以在配置參數(shù)中進(jìn)行選擇。建議根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行測(cè)試和比較,選擇最合適的模型。
LazyGraphRAG的性能如何與其他RAG模型進(jìn)行比較? LazyGraphRAG在成本和質(zhì)量方面都展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)的GraphRAG相比,其查詢成本大幅降低,同時(shí)保持了較高的答案質(zhì)量。與其他向量RAG模型相比,LazyGraphRAG在本地查詢性能上更勝一籌。
LazyGraphRAG官網(wǎng)入口網(wǎng)址
OpenI小編發(fā)現(xiàn)LazyGraphRAG網(wǎng)站非常受用戶歡迎,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)LazyGraphRAG網(wǎng)址入口試用。
數(shù)據(jù)評(píng)估
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