మల్టీ-హాప్ రీజనింగ్ను అర్థం చేసుకోవడం
వెక్టర్ డేటాబేస్లు సెమాంటిక్ సెర్చ్ కోసం పనిచేస్తాయి. కానీ వ్యక్తులు, వ్యవస్థలు మరియు సంఘటనల మధ్య జరిగే మల్టీ-స్టెప్ రీజనింగ్లో అవి ఇబ్బంది పడతాయి.
స్టాండర్డ్ RAG గణితం ఆధారంగా టెక్స్ట్ చంక్స్ను (text chunks) తిరిగి పొందుతుంది. ఇది డేటా పాయింట్ల మధ్య ఉన్న లింక్లను గుర్తించలేకపోతుంది. GraphRAG దీనిని పరిష్కరిస్తుంది. ఇది Large Language Modelsను ఒక లైవ్ నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్తో అనుసంధానిస్తుంది.
ఒక Text-Attributed Graph నోడ్స్ (nodes) మరియు ఎడ్జెస్ (edges) ఉపయోగిస్తుంది.
- నోడ్స్ అంటే యూజర్లు లేదా ప్రొడక్ట్స్ వంటి ఎంటిటీలు.
- ఎడ్జెస్ అంటే "IMPACTS" లేదా "CLONED_FROM" వంటి సంబంధాలు.
- ఒక "hop" అంటే ఒక ఎడ్జ్ ద్వారా ఒక నోడ్ నుండి మరొక నోడ్కు మారడం.
మల్టీ-హాప్ రీజనింగ్ అనేది ఏ ఒక్క డాక్యుమెంట్లోనూ లేని కనెక్షన్లను కనుగొంటుంది.
ఉదాహరణ: ఒక యూజర్, "నేను CSV అప్లోడ్ ఎర్రర్ను ఎలా సరిచేయాలి?" అని అడుగుతారు.
స్టాండర్డ్ RAG కీవర్డ్స్ కోసం వెతుకుతుంది. ఇది పాత FAQ లేదా ఏదో ఒక రాండమ్ బగ్ రిపోర్ట్ను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు. ఇది బిజినెస్ కాంటెక్స్ట్ను మిస్ అవుతుంది.
GraphRAG ఖచ్చితమైన మార్గాన్ని గుర్తిస్తుంది: (User Bug Report) -> [CLONED_FROM] -> (Master Engineering Ticket) -> [HAS_RESOLUTION] -> (Patch Deployed).
ఇది LLMకి కేవలం ఊహల ఆధారంగా కాకుండా, ధృవీకరించబడిన దశలను అందిస్తుంది.
మీరు దీనిని రెండు పద్ధతుల ద్వారా నియంత్రించవచ్చు:
డెప్త్ ట్రావర్సల్ (Depth Traversal) నిర్దిష్ట వివరాలను లోతుగా తెలుసుకోవడానికి దీనిని ఉపయోగించండి. ఇది రూట్-కాజ్ అనాలిసిస్ (root-cause analysis) కోసం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. Cypherలో, మీరు హాప్స్ (hops) యొక్క పరిధిని సెట్ చేస్తారు. ఒక బగ్ యొక్క రీప్రొడక్షన్ స్టెప్స్ను కనుగొనడానికి క్వెరీ 1 నుండి 5 లేయర్ల లోతు వరకు వెతకగలదు.
బ్రెడ్త్ ట్రావర్సల్ (Breadth Traversal) మొత్తం ఎకోసిస్టమ్ను చూడటానికి దీనిని ఉపయోగించండి. ఇది అన్ని తక్షణ కనెక్షన్లను చూడటానికి క్షితిజ సమాంతరంగా (horizontally) విస్తరిస్తుంది. ఇది ఒకే ప్రొడక్ట్పై ప్రభావం చూపుతున్న ప్రతి సపోర్ట్ టికెట్ను ఒకేసారి చూడటానికి మీకు సహాయపడుతుంది.
అడ్వాన్స్డ్ AIని నిర్మించడానికి, ఈ క్వెరీలను హార్డ్-కోడ్ చేయకండి. మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్ను ఉపయోగించండి:
- కోఆర్డినేటర్ ఏజెంట్ (The Coordinator Agent): ఈ ఏజెంట్ క్వెరీని ప్లాన్ చేస్తుంది. ప్రశ్నకు బ్రెడ్త్ కావాలా లేదా డెప్త్ కావాలా అనేది ఇది నిర్ణయిస్తుంది. ఇది యూజర్ ప్రాంప్ట్ను గ్రాఫ్ క్వెరీ కోసం ఒక గణిత పారామీటర్గా మారుస్తుంది.
- రికర్సివ్ రిట్రీవల్ ఏజెంట్ (The Recursive Retrieval Agent): డేటాబేస్ నోడ్స్ను కనుగొన్నప్పుడు ఈ ఏజెంట్ వాటిని విశ్లేషిస్తుంది. LLM చూడకముందే ఇది ముఖ్యమైన డేటాను ఉంచి, అనవసరమైన సమాచారాన్ని (noise) తొలగిస్తుంది.
ఈ ఆర్కిటెక్చర్ పరిశోధనను విస్తరించగలిగే (scale) వ్యవస్థలను నిర్మిస్తుంది. వెక్టర్ సెర్చ్ అందించలేని పూర్తి సమాధానాలను మీరు పొందవచ్చు.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi