GAIA-Graphe, alias GraphRAG Expliqué

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Voici à quoi ressemble la génération augmentée d'information applicative (GAIA, ou RAG en anglais) en graphe (GAIA-Graphe).

Avez-vous vraiment besoin d'un système de données aussi complexe ?

GAIA-Graphe (ou GraphRAG) est une extension puissante de la pile de génération augmentée d'information applicative (GAIA), qui fait beaucoup parler d'elle grâce aux contributions de Microsoft et de LlamaIndex. Mais la question demeure : devriez-vous l'utiliser ?

Pour répondre à cette question, nous devons d'abord comprendre ce que c'est.

Qu'est-ce que GAIA-Graphe ?

GAIA-Graphe améliore le GAIA traditionnel en intégrant des graphes de connaissances au processus de récupération. Au lieu de s'appuyer uniquement sur la similarité vectorielle (comparer des nombres pour trouver les correspondances « similaires » les plus pertinentes), GAIA-Graphe extrait les entités et les relations de vos données, créant une représentation structurée (graphe de connaissances) qui capture les connexions sémantiques. (Ici, sémantique signifie de comprendre le sens des mots ou des données, dans un contexte précis, et pas seulement leurs définitions littérales.) Cette approche permet une récupération plus nuancée et contextuelle, ce qui peut conduire à des réponses plus précises et complètes de la part de votre LLM.

Un graphe de connaissances est simplement une représentation structurée de données qui capture les entités et leurs relations, ce qui permet de mieux comprendre et de récupérer les informations.

Quand utiliser GraphRAG : Tout est une question de données

La décision d'implémenter GraphRAG dépend fortement de la nature de votre ensemble de données. Si vos données sont riches en entités et relations interconnectées – pensez aux articles de recherche (qui se citent mutuellement et progressent dans le temps), aux bases de connaissances d'entreprise ou aux registres historiques complexes – GAIA-Graphe pourrait surpasser le GAIA ordinaire. Il est parfait pour capturer et exploiter ces connexions, permettant des récupérations plus éclairées et contextuellement pertinentes que le GAIA standard pourrait manquer.

Requêtes des utilisateurs : La complexité est la clé

GAIA-Graphe est le plus utile lorsqu'il s'agit de requêtes complexes et multidimensionnelles qui nécessitent de parcourir plusieurs éléments d'information (ou de poser des méta-questions sur les données elles-mêmes, comme « Combien d'articles ont été publiés entre 2010 et 2020 sur le GAIA ? » (Spoiler : 0)). Si vos utilisateurs posent fréquemment des questions comme « Comment la théorie proposée dans l'article A se rapporte-t-elle aux conclusions de l'article B, et quelles sont les implications pour le domaine C ? », la capacité de GAIA-Graphe à naviguer et à synthétiser les informations dans votre graphe de connaissances devient essentielle, tandis que le GAIA ordinaire pourrait simplement extraire les morceaux les plus pertinents de certains de ces sujets, et le grand modèle de langue (GML ou LLM en anglais) pourrait halluciner le reste.

Considérations relatives au stockage des données

Bien que GAIA-Graphe puisse fonctionner avec différents systèmes de stockage de données, il est particulièrement puissant lorsque vos données sont déjà structurées sous forme de graphe ou peuvent être facilement transformées en une telle forme. Les bases de données de graphes comme Neo4j ou Amazon Neptune sont des choix naturels, mais même les bases de données relationnelles peuvent être exploitées si vous avez une compréhension claire des relations entre les entités de vos données.

p.s. idéalement, vous souhaitez un ensemble de données construit à cet effet avec des informations de relation (par exemple, qui cite qui), mais vous n'en avez pas nécessairement besoin. Heureusement pour nous, des librairies comme GraphRAG de Microsoft le font automatiquement, en utilisant le meilleur GML pour trouver nos entités et relations.

Quand sauter GAIA-Graphe

Malgré sa puissance, GAIA-Graphe n'est pas toujours le meilleur choix. Pour les ensembles de données plus simples (et les requêtes à facettes uniques) avec des relations simples ou lorsque vous traitez principalement avec des documents textuels structurés, le GAIA traditionnel ou des méthodes de recherche avancées peuvent être plus efficaces. Les méthodes avancées comprennent la recherche hybride, qui combine la similarité vectorielle et la recherche par mots clés, ou des techniques qui utilisent le filtrage des métadonnées pour réduire les possibilités de recherche.

Il est important de noter que GAIA-Graphe introduit une complexité et une surcharge de calcul supplémentaires dans la création d'index et le traitement des requêtes, ce qui peut ne pas être justifié pour des tâches simples de recherche d'informations. Voici un exemple tiré de l'article de Microsoft qui compare le GAIA traditionnel et GAIA-Graphe pour la même requête :

Même si les résultats sont plus intéressants, GAIA-Graphe nécessite presque 10 fois plus de temps et 10 fois plus de segment (tokens en anglais) pour être produit. Assurez-vous d'en avoir besoin !

Combiner les approches : La stratégie du routeur

Dans les applications du monde réel, une approche unique ne fonctionne presque jamais. Envisagez d'implémenter un système de routage qui peut choisir dynamiquement entre GAIA-Graphe, du GAIA avancé, de la récupération de texte-à-SQL ou toute autre méthode de recherche en fonction du type de requête et des données disponibles. Cette approche flexible garantit que vous utilisez la méthode de récupération la plus appropriée pour chaque requête spécifique, en optimisant à la fois les performances et la précision. Vous aurez besoin d'un bon GML de base et d'une invite (prompt en anglais) pour réorienter vos requêtes vers le bon système de récupération.

Résumé : GAIA-Graphe – Puissant mais pas universel

GAIA-Graphe offre une amélioration significative des capacités de récupération d'informations pour les ensembles de données complexes et interconnectés et les requêtes nécessitant une compréhension relationnelle approfondie. Toutefois, il s'accompagne d'une complexité et de besoins en ressources accrus. Évaluez attentivement votre cas d'utilisation spécifique, la structure de vos données et les modèles de requêtes. Pour de nombreuses applications, une combinaison de méthodes de récupération, orchestrée par un routeur intelligent, offrira le meilleur équilibre entre performance et flexibilité.