نالج گرافز: RAG سسٹمز میں گمشدہ کڑی

زیادہ تر RAG سسٹمز ایک سادہ راستے پر چلتے ہیں۔ دستاویزات (Documents) ٹکڑوں (chunks) میں تقسیم ہوتی ہیں۔ ٹکڑے ایمبیڈنگز (embeddings) میں تبدیل ہو جاتے ہیں۔ ایمبیڈنگز ایک ویکٹر ڈیٹا بیس (vector database) میں محفوظ ہوتی ہیں۔ سیمیلرٹی سرچ (Similarity search) متن تلاش کرتی ہے۔ LLM جواب دیتا ہے۔

یہ بہت سے چیٹ بوٹس کے لیے کام کرتا ہے۔ یہ ملتے جلتے متن کو تلاش کرنے کے لیے اچھا کام کرتا ہے۔ لیکن جب آپ کو تعلقات (relationships) کو سمجھنے کی ضرورت ہو، تو یہ ناکام ہو جاتا ہے۔

ویکٹر ڈیٹا بیس ایسی چیزیں تلاش کرتے ہیں جو دیکھنے میں ایک جیسی ہوں۔ وہ یہ نہیں سمجھتے کہ چیزیں ایک دوسرے سے کیسے جڑی ہوئی ہیں۔

ان حقائق پر غور کریں:

  • React، Project A میں استعمال ہوتا ہے۔
  • Project A ایک RAG سسٹم استعمال کرتا ہے۔
  • RAG سسٹم ChromaDB استعمال کرتا ہے۔

ایک انسان اس لنک کو دیکھتا ہے: React سے Project A تک، پھر RAG تک، اور پھر ChromaDB تک۔ ایک ویکٹر ڈیٹا بیس متن کے چار الگ الگ ٹکڑے دیکھتا ہے۔

اگر آپ ویکٹر سرچ سے پوچھیں کہ "کون سے پروجیکٹس React اور AI استعمال کرتے ہیں؟"، تو اسے مشکل ہو سکتی ہے۔ یہ ان الفاظ والے دستاویزات تلاش کرتا ہے۔ یہ ان کے درمیان موجود راستے پر نہیں چلتا۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں نالج گرافز مدد کرتے ہیں۔ ایک نالج گراف اینٹیٹیز (entities) اور ان کے تعلقات کو محفوظ کرتا ہے۔ یہ تصورات (concepts) کے درمیان لنکس کا نقشہ تیار کرتا ہے۔

آپ کو اپنا ویکٹر ڈیٹا بیس تبدیل کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ کو دونوں استعمال کرنے چاہئیں۔ اسے Graph-RAG کہا جاتا ہے۔

ویکٹر اسٹور سیمنٹک ریٹریول (semantic retrieval) کو سنبھالتا ہے۔ گراف اسٹور تعلقات کی واپسی (relationship retrieval) کو سنبھالتا ہے۔ مل کر، وہ آپ کے AI ایجنٹ کو بہتر سیاق و سباق (context) فراہم کرتے ہیں۔

گراف لیئر کا استعمال تب کریں جب آپ کے ڈیٹا میں شامل ہوں:

  • تکنیکی دستاویزات (Technical docs)
  • تحقیقی نوٹس (Research notes)
  • پروڈکٹ مینوئلز (Product manuals)
  • انٹرپرائز نالج (Enterprise knowledge)

صارفین ایسے ایجنٹس چاہتے ہیں جو صرف دستاویزات تلاش کرنے سے بڑھ کر کام کریں۔ وہ ایسے ایجنٹس چاہتے ہیں جو خیالات کو جوڑ سکیں۔ وہ ایسے ایجنٹس چاہتے ہیں جو انحصار (dependencies) کی وضاحت کر سکیں۔

ایسے سسٹمز بنانا بند کریں جو صرف تلاش کرتے ہیں۔ ایسے سسٹمز بنانا شروع کریں جو استدلال (reasoning) کرتے ہیں۔

ماخذ: https://dev.to/vishdevwork/knowledge-graphs-the-missing-piece-in-most-rag-systems-1j75

اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi