GraphRAG est la contraction de Graphs et de Retrieval Augmented Generation. Il a été déployé par Microsoft pour une analyse et une compréhension approfondie des ensembles de données textuelles.
La survenue des techniques RAG (Génération Augmentée de Récupération), rapidement démocratisées, a facilité les tâches de recherche. Désormais, Microsoft GraphRAG permet d’interroger plus facilement des documents interconnectés.
GraphRAG utilise un modèle de langage étendu (LLM) pour automatiser l’extraction d’un graphe de connaissances enrichi sourcé à partir de n’importe quelle collection de documents texte.
Pour atteindre ce résultat, GraphRAG associe les aptitudes des grands modèles linguistiques (Large Language Models, LLM) et des graphes de connaissance. Plus efficace et plus évolutif, GraphRAG est présenté comme l’avenir de l’IA.
Les avantages basiques de Microsoft GraphRAG
- Récupérer facilement les idées complexes : GraphRAG répond facilement aux questions requérant un raisonnement logique, grâce à l’empilement des connaissances sous forme de graphiques d’entités logiquement liées
- Des cas d’utilisation élargis : Le RAG standard se limite généralement à la récupération des données. En face GraphRAG s’applique de manière plus diversifiée à divers secteurs d’activité. Nous citerons le droit, les finances, les gestionnaires de connaissance, les supports clients, la détection des fraudes et le milieu médical.
- Des réponses précises : Contrairement au RAG standard, GraphRAG offre un contexte de réponses enrichi grâce aux clusters sémantiques hiérarchiques et aux résumés des interactions communautaires.
- La récupération des données : Au lieu de la similarité sémantique appliquée au RAG classique, GraphRAG stocke les entités et leurs relations. Ainsi, il récupère mieux vos données.
Les critères de sélection de Microsoft GraphRAG pour générer une réponse
- La réponse est-elle exhaustive ? Autrement dit, couvre -t-elle tous les aspects de la requête ?
- La réponse est-elle inclusive ? Autrement dit, est-ce qu’elle aborde une variété de perspectives et d’opinions ?
- La réponse encourage-t-elle l’autonomie de l’usager ? Autrement dit, est-ce qu’elle renforce le jugement et la compréhension de l’utilisateur ?
Les effets de l’utilisation de Microsoft GraphRAG pour votre entreprise
Microsoft GraphRAG s’ajuste en temps réel sur vos exigences de productivité. Avec un détail des réponses inédit, il fournit des réponses de qualité à moindre coût.
Microsoft GraphRAG optimise le rendement global de votre entreprise.
Comment utiliser Microsoft GraphRAG ?
Voici comment implémenter Microsoft GraphRAG :
- Créez un environnement Conda Python 3.10-3.12
- Créez des données d’entrée : le fichier texte doit être placé dans un dossier **input**
- Initiez le graphique GraphRAG avec la commande init
- Lancez l’indexation graphique
- N’oubliez pas de visualiser le rendu du graphique avant de poursuivre
- Exécutez vos requêtes
- Imprimez le nombre de relations, d’entités graphiques, de rapports et d’unités de texte
- Visualisez les trames de données issues de vos fichiers
- Vous pouvez lancer une recherche globale ou locale de données
La méthodologie de travail recommandée avec Microsoft GraphRAG
- Faire un rapport des données communautaires dans la fenêtre contextuelle du LLM
- Créer des réponses communautaires via une cartographie
- Compiler et résumer les réponses les plus pertinentes obtenues pour construire une réponse communautaire
Où trouver Microsoft GraphRAG ?
Pour votre premier test, vous trouverez Microsoft GraphRAG sur le référentiel dédié de GitHub.
