タグ

関連タグで絞り込む (3)

タグの絞り込みを解除

graphragに関するkiririmodeのブックマーク (6)

  • Microsoft、GraphRAG 1.0をリリース ―セットアップやCUIを改善し処理効率もアップ | gihyo.jp

    Microsoft⁠⁠、GraphRAG 1.0をリリース ―セットアップやCUIを改善し処理効率もアップ Microsoftは2024年12月16日、複雑な情報を処理できるよう強化拡張されたRAG「GraphRAG」の正式版GraphRAG 1.0のリリースをアナウンスした。 Moving to GraphRAG 1.0 – Streamlining ergonomics for developers and users -Microsoft Research Blog GraphRAGはRAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)をより効率よく処理できるようにする技術。LLMを使用して検索、取得したデータセットから「ナレッジ グラフ」を作成し、これを元に複雑な情報を分析してRAGのナレッジベース検索・応答のパフォーマンスを大幅に向上させることがで

    Microsoft、GraphRAG 1.0をリリース ―セットアップやCUIを改善し処理効率もアップ | gihyo.jp
    kiririmode
    kiririmode 2024/12/18
    1.0リリース!
  • Langchain+Neo4j で「GraphRAG」を実装してみる

    「GraphRAG」は、Microsoft Researchによって提案された知識グラフを利用した新たな検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation; RAG)手法です。知識グラフを利用することでRAGの検索部分を改善し、従来のベクトルベースの手法に比べてより関連性の高いコンテンツを取得することができるとされます。 今回はLangchainで紹介されている方法で GraphRAG を実装し、実際にいくつかの質問をして精度を検証していきます。 参考: GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data - Microsoft Research[1] GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、グラフに基づいた検索を行うRAG手法です。この手法では

    Langchain+Neo4j で「GraphRAG」を実装してみる
    kiririmode
    kiririmode 2024/11/29
    クエリ難しいな
  • Graph RAGでRAGの精度向上を - Qiita

    記事は日オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。 以前の記事:【ChatGPT】とベクトルデータベースによる企業内データの活用(いわゆるRAG構成)ではベクトルデータベースを利用したRAGの実装をご紹介しました。LLMが学習していないデータ(社内ドキュメントなど)をベクトルデータベースにロードし、LLMがそのデータを「参照」しながらユーザーのプロンプトに回答するシステムで、処理フローとして下図のようになります。 ①ユーザープロンプトの文章と類似の文章をベクトルデータベースに問い合わせる ②ベクトルデータベースの中からテキスト生成に必要なヒントとなる文章(RAGではコンテキスト(context)と呼ぶ)をベクトル類似検索処理で検索する ③ユーザープロンプトに加えて、検索したテキストを

    Graph RAGでRAGの精度向上を - Qiita
    kiririmode
    kiririmode 2024/11/28
    ベクトルデータのみだとコンテキストを与えるのに限界があり、構造化されたデータであればGraphRAGあるいはそれと通常のRAGとの併用が良好な結果を生む可能性
  • Microsoft「GraphRAG」とLangchainの知識グラフを活用したRAGを比較

    Microsoft ResearchによってGraphRAGのライブラリが公開されました。GraphRAGは知識グラフを利用した検索拡張生成Retrieval Augmented Generation; RAG手法です。 知識グラフを利用することでRAGの検索部分を改善し、従来のベクトルベースの手法に比べてより関連性の高いコンテンツを取得できるとされます。 今回は公開されたMicrosoftのGraphRAGと以前から公開されていたLangchainによる知識グラフを活用したRAG手法を比較し、どのような違いがあるかを検証していきます。 参考:Welcom to GraphRAG[1] Microsoft GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、クエリに着目した要約(Query-Focused Summarization; QFS)を行

    Microsoft「GraphRAG」とLangchainの知識グラフを活用したRAGを比較
    kiririmode
    kiririmode 2024/11/28
    固有の情報に対する問い合わせに強そう
  • 話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察

    初めまして。経営企画AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG(Retrieval Augmented Generation)技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AI技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ

    話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察
    kiririmode
    kiririmode 2024/11/03
    GraphRAGを用いて実際にデータを取り込んだ際の解説
  • Microsoft、LLMで注目の「RAG」の精度を向上させる「GraphRAG」をGitHubで公開

    Microsoft Researchは2024年7月2日(米国時間)、「RAG」(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)の精度を強化する「GraphRAG」と、Microsoft Azure上でGraphRAGを実行するためのソリューションアクセラレータリポジトリをGitHubで公開した。 GraphRAGは、Microsoftが2024年2月に発表した新たなRAGのアプローチだ。Microsoft Researchは、従来のRAGの問題点や、GraphRAGの特徴、RAGとGraphRAGの比較結果を次のように述べている。 従来のRAGの問題点 LLMの最大の課題は、LLMの能力を「プライベートデータセット」(LLMのトレーニングに活用されていない未知のデータを指す。企業の独自研究やビジネス文書、通信などが含まれる)にも適用させることだ。 そこで注目

    Microsoft、LLMで注目の「RAG」の精度を向上させる「GraphRAG」をGitHubで公開
    kiririmode
    kiririmode 2024/11/03
    ナレッジグラフにより意味構造を作り、それをRAGとして利用する
  • 1