ملٹی ہاپ ریزننگ (Multi-Hop Reasoning) کو سمجھنا
ویکٹر ڈیٹا بیسز سیمنٹک سرچ (semantic search) کے لیے کام کرتے ہیں۔ وہ لوگوں، سسٹمز اور واقعات کے درمیان ملٹی سٹیپ ریزننگ (multi-step reasoning) کرنے میں مشکل محسوس کرتے ہیں۔
اسٹینڈرڈ RAG ریاضی کی بنیاد پر ٹیکسٹ چنکس (text chunks) تلاش کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کو نظر انداز کر دیتا ہے۔ GraphRAG اس مسئلے کو حل کرتا ہے۔ یہ Large Language Models کو ایک لائیو نالج گراف (knowledge graph) سے جوڑتا ہے۔
ایک Text-Attributed Graph میں نوڈز (nodes) اور ایجز (edges) استعمال ہوتے ہیں۔
- نوڈز صارفین یا مصنوعات جیسی اکائیاں (entities) ہوتے ہیں۔
- ایجز "IMPACTS" یا "CLONED_FROM" جیسے تعلقات ہوتے ہیں۔
- ایک "ہاپ" (hop) کا مطلب ایک ایج کے ذریعے ایک نوڈ سے دوسرے نوڈ تک جانا ہے۔
ملٹی ہاپ ریزننگ ایسے تعلقات تلاش کرتی ہے جو کسی ایک دستاویز میں موجود نہیں ہوتے۔
مثال: ایک صارف پوچھتا ہے، "میں CSV اپ لوڈ ایرر کو کیسے ٹھیک کروں؟"
اسٹینڈرڈ RAG کی ورڈز (keywords) تلاش کرتا ہے۔ یہ شاید کوئی پرانا FAQ یا کوئی بے ترتیب بگ رپورٹ (bug report) دکھا دے۔ یہ کاروباری سیاق و سباق (business context) کو نظر انداز کر دیتا ہے۔
GraphRAG بالکل درست راستہ تلاش کرتا ہے: (User Bug Report) -> [CLONED_FROM] -> (Master Engineering Ticket) -> [HAS_RESOLUTION] -> (Patch Deployed)۔
یہ LLM کو محض ایک اندازے کے بجائے تصدیق شدہ اقدامات فراہم کرتا ہے۔
آپ اسے دو طریقوں سے کنٹرول کر سکتے ہیں:
Depth Traversal اسے مخصوص تفصیلات تک پہنچنے کے لیے استعمال کریں۔ یہ روٹ کاز اینالیسس (root-cause analysis) کے لیے مفید ہے۔ Cypher میں، آپ ہاپس (hops) کی ایک حد مقرر کرتے ہیں۔ ایک کوئری بگ کے لیے ری پروڈکشن اسٹیپس (reproduction steps) تلاش کرنے کے لیے 1 سے 5 لیئرز تک گہرائی میں جا سکتی ہے۔
Breadth Traversal اسے پورے ایکو سسٹم (ecosystem) کو دیکھنے کے لیے استعمال کریں۔ یہ تمام فوری تعلقات دیکھنے کے لیے افقی طور پر پھیلتا ہے۔ یہ آپ کو ایک ہی وقت میں کسی ایک پروڈکٹ کو متاثر کرنے والے تمام سپورٹ ٹکٹس دیکھنے میں مدد دیتا ہے۔
ایڈوانسڈ AI بنانے کے لیے، ان کوئریز کو ہارڈ کوڈ (hard-code) نہ کریں۔ ایک ملٹی ایجنٹ سسٹم (multi-agent system) استعمال کریں:
- The Coordinator Agent: یہ ایجنٹ کوئری کی منصوبہ بندی کرتا ہے۔ یہ فیصلہ کرتا ہے کہ سوال کو breadth کی ضرورت ہے یا depth کی۔ یہ صارف کے پرامپٹ (prompt) کو گراف کوئری کے لیے ایک ریاضیاتی پیرامیٹر میں تبدیل کر دیتا ہے۔
- The Recursive Retrieval Agent: یہ ایجنٹ ڈیٹا بیس کے نوڈز تلاش کرنے کے ساتھ ساتھ ان کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ LLM کے دیکھنے سے پہلے اہم ڈیٹا کو محفوظ رکھتا ہے اور غیر ضروری معلومات (noise) کو ہٹا دیتا ہے۔
یہ آرکیٹیکچر ایسے سسٹمز بناتا ہے جو اپنی تحقیقات کو وسعت دے سکتے ہیں۔ آپ کو مکمل جوابات ملتے ہیں جو ویکٹر سرچ فراہم نہیں کر سکتا۔
اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi