Comprendre le raisonnement multi-sauts

Les bases de données vectorielles fonctionnent pour la recherche sémantique. Elles peinent toutefois avec le raisonnement multi-étapes impliquant des personnes, des systèmes et des événements.

Le RAG standard récupère des fragments de texte basés sur des calculs mathématiques. Il passe à côté des liens entre les points de données. GraphRAG résout ce problème. Il connecte les Large Language Models à un graphe de connaissances dynamique.

Un graphe à attributs textuels (Text-Attributed Graph) utilise des nœuds et des arêtes.

  • Les nœuds sont des entités telles que des utilisateurs ou des produits.
  • Les arêtes sont des relations telles que « IMPACTS » ou « CLONED_FROM ».
  • Un « saut » (hop) consiste à passer d'un nœud à un autre via une arête.

Le raisonnement multi-sauts permet de trouver des connexions qu'aucun document unique ne contient.

Exemple : Un utilisateur demande : « Comment puis-je corriger l'erreur de téléchargement du fichier CSV ? »

Le RAG standard recherche des mots-clés. Il pourrait renvoyer une ancienne FAQ ou un rapport de bug aléatoire. Il manque le contexte métier.

GraphRAG trace le chemin exact : (Rapport de bug utilisateur) -> [CLONED_FROM] -> (Ticket d'ingénierie principal) -> [HAS_RESOLUTION] -> (Correctif déployé).

Cela fournit au LLM des étapes vérifiées plutôt qu'une supposition approximative.

Vous pouvez contrôler cela via deux méthodes :

  1. Parcours en profondeur (Depth Traversal) Utilisez ceci pour approfondir des détails spécifiques. C'est utile pour l'analyse des causes profondes (root-cause analysis). En Cypher, vous définissez une plage de sauts. Une requête peut explorer de 1 à 5 couches de profondeur pour trouver les étapes de reproduction d'un bug.

  2. Parcours en largeur (Breadth Traversal) Utilisez ceci pour visualiser l'ensemble de l'écosystème. Il s'étend horizontalement pour voir toutes les connexions immédiates. Cela vous aide à voir d'un coup tous les tickets de support impactant un produit spécifique.

Pour construire une IA avancée, ne codez pas ces requêtes en dur. Utilisez un système multi-agents :

  • L'Agent Coordinateur : Cet agent planifie la requête. Il décide si la question nécessite de la largeur ou de la profondeur. Il transforme l'invite (prompt) de l'utilisateur en un paramètre mathématique pour la requête de graphe.
  • L'Agent de Récupération Récursive : Cet agent évalue les nœuds au fur et à mesure que la base de données les trouve. Il conserve les données importantes et élimine le bruit avant que le LLM ne les voie.

Cette architecture permet de construire des systèmes qui augmentent l'échelle de leur investigation. Vous obtenez des réponses complètes que la recherche vectorielle ne peut pas fournir.

Source : https://dev.to/imhyke/understanding-multi-hop-reasoning-how-graph-databases-traverse-data-for-ai-31ml

Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi