Das GraphRAG-Projekt zielt darauf ab, implizite Beziehungen in unstrukturiertem Text zu nutzen, um die Bandbreite der Fragen zu erweitern, die KI-Systeme auf privaten Datensätzen beantworten können.
Ein wesentlicher Vorteil von GraphRAG gegenüber der traditionellen Vektor-RAG (oder "semantischen Suche") ist die Fähigkeit, Fragen zum gesamten Datensatz zu beantworten. globale SucheZum Beispiel: "Was sind die wichtigsten Themen in den Daten?" oder "Was sind die wichtigsten Auswirkungen auf X?" oder "Was sind die wichtigsten Auswirkungen für X?" . Im Gegensatz dazu sind Vektoren RAG mehr Experte bei lokale SucheDies bedeutet, dass die Antwort der Abfrage ähnlich ist und in einem bestimmten Textbereich zu finden ist, in der Regel bei Fragen wie "wer", "was", "wann" und "wo". Wo"-Fragen.
In neueren Artikeln werden zwei neue Abfragemechanismen vorgestellt, die den umfangreichen, digestbasierten Datenindex von GraphRAG nutzen, um die lokale Suchleistung bzw. die globalen Suchkosten zu verbessern.
In diesem Beitrag stellen wir einen neuen graphengestützten RAG-Ansatz, LazyGraphRAG, vor, der eine Vorab-Zusammenfassung der Quelldaten überflüssig macht und Vorab-Indizierungskosten vermeidet, die für einige Nutzer und Anwendungsfälle unerschwinglich sein können.
Der Hauptvorteil von LazyGraphRAG ist seine Skalierbarkeit in Bezug auf Kosten und Qualität. Unter einer Reihe von konkurrierenden Ansätzen (einschließlich Standard-Vektor-RAG, RAPTOR, GraphRAG, lokaler Suche, globaler Suche und DRIFT-Suchmechanismen) zeichnet sich LazyGraphRAG im Bereich der Kosten-Qualität aus:
- Die Kosten für die Indizierung von LazyGraphRAG-Daten sind die gleichen wie bei Vektor-RAGs und betragen 0,1% der Kosten eines vollständigen GraphRAG.
- Bei Abfragekosten, die mit denen von Vektor-RAGs vergleichbar sind, übertrifft LazyGraphRAG alle konkurrierenden Methoden für lokalisierte Abfragen, einschließlich Vektor-RAGs mit langem Kontext und GraphRAG-DRIFT-Suchen (eine kürzlich eingeführte RAG-Methode, die Vektor-RAGs übertrifft), sowie lokalisierte GraphRAG-Suchen.
- Die gleiche LazyGraphRAG-Konfiguration zeigt auch eine vergleichbare Antwortqualität wie die globale GraphRAG-Suche in Bezug auf globale Abfragen, aber die AbfragekostenUm mehr als das 700-fache gesenkt。
- Abfragekosten für die globale Suche nach 4% mit GraphRAG, LazyGraphRAG bei lokalen und globalen AbfragetypenDeutlich bessere Leistung als alle konkurrierenden MethodenDie globale GraphRAG-Suche umfasst eine C2-Ebene (die dritte Ebene der für die meisten Anwendungen empfohlenen Gemeinschaftshierarchie).
LazyGraphRAG wird sich bald der Open-Source-Bibliothek GraphRAG anschließen, um eine einheitliche Abfrage-Schnittstelle für lokale und globale Abfragen auf leichtgewichtigen Datenindizes zu vergleichbaren Kosten wie bei Standard-Vektor-RAGs zu bieten.
LazyGraphRAG: Verschmelzung der Vorteile von Vector RAG und GraphRAG
LazyGraphRAG zielt darauf ab, die Vorteile von Vector RAG und GraphRAG zu kombinieren und gleichzeitig deren jeweilige Einschränkungen zu überwinden:
- Der Vektor RAG ist ein Best-First-Suchedie die Ähnlichkeit mit der Abfrage nutzt, um den am besten übereinstimmenden Block des Quelltextes auszuwählen. Dabei wird jedoch die Breite des Datensatzes für die globale Abfrage nicht berücksichtigt.
- Die globale GraphRAG-Suche ist eine BreitensucheMit Hilfe der Community-Struktur der Ausgangstextentität wird sichergestellt, dass die Anfrage unter Berücksichtigung der gesamten Breite des Datensatzes beantwortet wird. Es berücksichtigt jedoch nicht die optimale Community für lokalisierte Abfragen.
LazyGraphRAG kombiniert Best-First- und Breadth-First-Suchdynamik in einer iterativen Vertiefungsweise (Tabelle 1). Dieser Ansatz ist "träge" im Vergleich zum globalen Suchmechanismus des vollständigen GraphRAG, der die Verwendung des LLM verzögert und die Effizienz der Antwortgenerierung erheblich verbessert. Die Gesamtleistung kann anhand eines Hauptparameters gemessen werden - derBudget für Relevanztests- zu erweitern, steuert der Parameter das Kosten-Qualitäts-Verhältnis auf konsistente Weise.
| GraphRAG | LazyGraphRAG | |
|---|---|---|
| Aufbau eines Index | a) LLM verwenden, um Entitäten und ihre Beziehungen zu extrahieren und zu beschreiben, b) LLM verwenden, um alle Beobachtungen für jede Entität und Beziehung zusammenzufassen, und c) Graphstatistiken verwenden, um Entitätsgraphen zu optimieren und hierarchische Gemeinschaftsstrukturen zu extrahieren | a) Verwendung von NLP-Substantivphrasenextraktion zur Extraktion von Konzepten und ihrem gemeinsamen Auftreten, b) Verwendung von Graphstatistiken zur Optimierung von Konzeptkarten und zur Extraktion hierarchischer Gemeinschaftsstrukturen |
| Zusammenfassender Index | Verwenden Sie LLM, um die Einheiten und Beziehungen in jeder Gemeinschaft zusammenzufassen | Keine - die "inert"-Methode verschiebt die gesamte LLM-Nutzung bis zur Abfragezeit |
| Verfeinerung der Anfrage | Keine - verwenden Sie immer die Originalabfrage | Verwenden Sie LLM, um a) verwandte Unterabfragen zu identifizieren und sie zu einer erweiterten Abfrage zusammenzufassen und b) die Unterabfragen unter Verwendung der übereinstimmenden Konzepte aus den konzeptionellen Graphen zu verfeinern |
| Übereinstimmende Abfragen | Keine - alle Abfragen werden unter Verwendung aller Gemeinschaftszusammenfassungen beantwortet (Breite zuerst） | Für jede q Unterabfragen [3-5]: - Verwendung von Textblockeinbettung und Block-Community-Relationen, um Textblöcke zunächst nach ihrer Ähnlichkeit zur Abfrage und dann nach ihrer Top-k Ranking der Textbausteine sortiert die Community (beste Priorität) - Verwendung eines LLM-basierten Relevanz-Evaluators auf Satzebene, um die Relevanz der am höchsten eingestuften Gemeinschaften in den Top-Communities zu bewerten.k Die Relevanz der ungeprüften Textblöcke wurde bewertet (Breite zuerst) - in z Eine zusammenhängende Gemeinschaft erzeugt null relevante Textblöcke und kehrt dann zu der entsprechenden Untergemeinschaft zurück (Iterative VertiefungWenn es keine relevanten Gemeinschaften mehr gibt oder diese erreicht werden Budget für Relevanztests/q um Mitternacht ablaufen |
| Antworten kartieren | Verwendung von LLM zur Beantwortung von Rohanfragen durch parallele Verarbeitung zufälliger Stapel von Gemeinschaftszusammenfassungen | Für jede q Unterabfragen [3-5]: - Konstruieren konzeptioneller Teilgraphen aus verwandten Textblöcken - Gruppieren verwandter Blöcke unter Verwendung einer gemeinschaftlichen Zuordnung von Konzepten - Extrahieren von Aussagen, die für die Unterabfrage relevant sind, aus der Gruppe verwandter Blöcke unter Verwendung von LLM als Möglichkeit, sich nur auf relevante Inhalte zu konzentrieren - Einordnen und Filtern der Einstufung und Filterung der extrahierten Aussagen, um sie an eine vordefinierte Kontextfenstergröße anzupassen |
| Reduzierte Antworten | Verwendung von LLM zur Beantwortung der ursprünglichen Anfrage unter Verwendung zugeordneter Antworten | Verwendung von LLM zur Beantwortung erweiterter Abfragen mit extrahierten Mapping-Anweisungen |
LazyGraphRAG: Wie es im Detail funktioniert
Kurz gesagt, der Kerngedanke von LazyGraphRAG ist "Build on demand, check as you go".
- Indexaufbau und Abstraktion (bei Bedarf)LazyGraphRAG: Anstelle von vorgefertigten vollständigen Indizes nutzt LazyGraphRAG Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um Schlüsselkonzepte und die Beziehungen zwischen ihnen dynamisch zu extrahieren, wenn Abfragen eingehen. Diese Informationen werden dann in einer Graphenstruktur organisiert, und dieser Graph wird kontinuierlich optimiert und verfeinert, während die Abfrage fortschreitet.
- Optimierung von Abfragen und Abrufen von InhaltenLazyGraphRAG nutzt Techniken wie die Einbettung von Textabschnitten, um Abfragen in Echtzeit zu optimieren und die relevantesten Daten durch die Analyse von Assoziationen zwischen Konzepten zu ermitteln.
- Generierung und Integration von AntwortenDas System konstruiert kleinere Teilgraphen aus relevanten Textfragmenten und fügt diese zu Antworten zusammen, die kohärent und präzise sind und der Anfrage entsprechen.
LazyGraphRAG Leistung: Die Zahlen sprechen für sich!
Nach dem Testen von LazyGraphRAG für verschiedene Korrelations-Testbudgets und im Vergleich zu einer Reihe von konkurrierenden Methoden wurden die folgenden Ergebnisse erzielt:
- Datensatz:: 5.590 Nachrichtenartikel der Associated Press (Verwendung mit Genehmigung)
- (ein Dokument usw.) einsehen100 synthetische Abfragen (50 lokale und 50 globale), die nach einer neuen Methode erstellt wurden (die in einem späteren Artikel vorgestellt wird)
- NormUmfassend, vielfältig, befähigt (z. B.hier (literarisch)(Wie beschrieben, verwenden Sie den LLM, um jedes Paar von Antworten positiv auf jeden Indikator zu vergleichen)
- VoraussetzungLazyGraphRAG mit drei Einstellungen für das Budget des Korrelationstests und acht konkurrierende Bedingungen aus GraphRAG und der Literatur (Tabelle 2).
| Voraussetzung | Beschreibungen |
|---|---|
| Z100_Lite | LazyGraphRAG mit einem Korrelationsprüfungsbudget von 100 und unter Verwendung kostengünstiger LLM-Modelle in allen Schritten |
| Z500 | LazyGraphRAG, Relevanztest-Budget von 500, Relevanztest unter Verwendung kostengünstiger LLMs, Verfeinerung der Abfrage und Mapping/reduzierte Antwortgenerierung unter Verwendung fortgeschrittener (teurer) LLMs |
| Z1500 | LazyGraphRAG, Relevanztest-Budget von 1.500, Relevanztest unter Verwendung kostengünstiger LLMs, Verfeinerung der Abfrage und Mapping/reduzierte Antwortgenerierung unter Verwendung fortgeschrittener (teurer) LLMs |
| C1 | Globale GraphRAG-Suche auf Gemeinschaftsebene 1 |
| C2 | Globale GraphRAG-Suche auf Gemeinschaftsebene 2 |
| C3_Dynamic | Globale GraphRAG-Suche auf Community-Ebene 3, mit dynamischer Community-Auswahl (imFrühere Beiträge(Kostensparende Lösungen beschrieben in) |
| LS | GraphRAG Lokale Suche |
| DRIFT | GraphRAG DRIFT Suche |
| SS_8K | Semantische Suche, Vektor-RAG-Retrieval von 8k Eingabe-Tokens |
| SS_64K | Semantische Suche, Vektor-RAG ruft 64k Eingabe-Token ab (zur Überprüfung der Auswirkungen langer Kontextfenster auf Vektor-RAG) |
| RAPTOR | Eine RAG-Methode, die auf hierarchischem Clustering basiert und einige ähnliche Merkmale wie LazyGraphRAG aufweist |
Abbildung 1 zeigt die Gewinnrate von LazyGraphRAG gegenüber den acht konkurrierenden Bedingungen. Auf der niedrigsten Budgetebene von 100 Korrelationstests unter Verwendung eines kostengünstigen LLM-Modells (gleiche Kosten wie SS_8K) übertrifft LazyGraphRAG alle Bedingungen sowohl für lokale als auch für globale Abfragen deutlich, mit Ausnahme der globalen GraphRAG-Suchbedingung für globale Abfragen. Bei einer Erhöhung des Budgets um 500 Korrelationstests unter Verwendung des fortschrittlicheren LLM-Modells (4% für C2-Abfragekosten) übertrifft LazyGraphRAG alle Bedingungen sowohl für lokale als auch für globale Abfragen signifikant.LazyGraphRAGs Gewinnrate steigt weiter an, wenn das Budget für Korrelationstests auf 1.500 erhöht wird, was seine Skalierbarkeit in Bezug auf Kosten und Qualität demonstriert.
Abbildung 1: Geclusterte Balkendiagramme, die die Gewinnrate von LazyGraphRAG im Vergleich zu den Wettbewerbsbedingungen für jede Kombination von (lokalen, globalen) Abfragen und (Umfassendheit, Vielfalt, Befähigung) Metriken für ein Relevanztest-Budget von (100, 500, 1.500) zeigen
Tabelle 3 zeigt einen beispielhaften Vergleich.
FRAGE: Beschreiben Sie, welche Faktoren US-Bürger bei der Wahl einer Krankenversicherung während der offenen Anmeldefrist für Krankenversicherungspläne im Jahr 2024 berücksichtigen sollten.
| Vektor RAG (64K Kontexte) | LazyGraphRAG |
|---|---|
| # Factors to Consider When Selecting a Health Insurance Plan During Open Enrollment for 2024
Selecting a health insurance plan during the open enrollment period can be a complex process, but understanding the key factors to consider can help individuals make informed decisions. Here are some important aspects to keep in mind: ## Coverage and Networks One of the primary considerations is the coverage network of the plan. Insurers form coverage networks of hospitals and doctors, and it is crucial to ensure that your preferred healthcare providers are included in the network of the plan you are considering. Many marketplace plans, such as Health Maintenance Organizations (HMOs) and Exclusive Provider Organizations (EPOs), do not cover claims for most non-emergency care outside their networks [Data: Sources (47419, 47421, 47420, 47410, 47408)]. ## Costs: Premiums, Deductibles, and Out-of-Pocket Maximums Understanding the costs associated with a health insurance plan is essential. This includes the monthly premiums, deductibles, copays, and coinsurance. Plans are typically categorized into different levels such as platinum, gold, silver, and bronze, with bronze plans generally having lower premiums but higher out-of-pocket costs [Data: Sources (47411, 47412, 47416, 47414, 47418)]. Additionally, it is important to consider the out-of-pocket maximum, which is the most you will have to pay in a year for covered services before the insurance starts covering all costs [Data: Sources (47416, 47415)]. ## Tax Credits and Cost-Sharing Reductions Individuals with lower incomes may qualify for income-based tax credits to help reduce the cost of premiums. It is important to accurately estimate your income for the coming year when applying for these credits to avoid having to repay any excess credits received [Data: Sources (47412, 47413)]. Additionally, those with incomes below 250% of the federal poverty level may qualify for cost-sharing reductions if they select a silver plan, which can lower deductibles and out-of-pocket maximums [Data: Sources (47417, 47418)]. ## Special Considerations for Medicaid and Medicare For those transitioning from Medicaid, it is important to understand that marketplace plans may come with higher premiums and copays compared to Medicaid. Additionally, many people who have been removed from Medicaid may be eligible to enroll in marketplace plans through an extended enrollment period [Data: Sources (6284, 6285, 6286, 6287)]. For seniors, the Medicare open enrollment period allows for switching between traditional Medicare and Medicare Advantage plans, with considerations for prescription drug coverage and additional benefits like dental and vision [Data: Sources (72060, 72061, 72062, 72063, 72064)]. ## Assistance and Resources Navigating the complexities of health insurance can be challenging, and seeking assistance from insurance agents or government-funded navigators can be beneficial. These professionals can help individuals understand their options and make informed decisions without recommending specific plans [Data: Sources (47424, 47425, 47426)]. ## Conclusion Selecting the right health insurance plan requires careful consideration of various factors including coverage networks, costs, eligibility for tax credits and cost-sharing reductions, and available assistance. By thoroughly evaluating these aspects, individuals can choose a plan that best meets their healthcare needs and financial situation for the upcoming year. |
### Types of Health Insurance Plans
When selecting a health insurance plan during the open enrollment period for 2024, individuals in the United States have several options to consider: 1. **Marketplace Plans**: These are available under the Affordable Care Act (ACA) and are categorized into platinum, gold, silver, and bronze levels. Bronze plans generally have lower premiums but higher out-of-pocket costs, while platinum plans have higher premiums but lower out-of-pocket costs [Data: Sources (47411, 47420, 47421)]. 2. **Low-Cost Marketplace Plans**: These often come with high deductibles, requiring patients to pay thousands of dollars before most coverage kicks in. They also have annual out-of-pocket maximums that can exceed $9,000 for individuals and $18,000 for families [Data: Sources (47415, 47416, 47414)]. 3. **Exclusive Provider Organizations (EPOs) and Health Maintenance Organizations (HMOs)**: EPOs and HMOs generally restrict patients to a network of doctors and require a primary care doctor to direct care. They tend to be cheaper but lack out-of-network flexibility [Data: Sources (47420, 47421, 43218, 43217)]. 4. **Preferred Provider Organizations (PPOs)**: These plans allow for out-of-network services but at a higher cost. They offer more flexibility compared to HMOs and EPOs [Data: Sources (43217)]. 5. **High-Deductible Health Plans (HDHPs)**: Defined as plans with a deductible of at least $1,600 for individual coverage or $3,200 for family coverage, with out-of-pocket maximums of no more than $8,050 or $16,100, respectively. HDHPs usually have lower premiums, and sometimes companies contribute to a health savings account (HSA) to help cover the deductible [Data: Sources (43227, 43226)]. 6. **Medicare Advantage**: Hierbei handelt es sich um privat geführte Versionen des Medicare-Programms der Bundesregierung, die sich meist an Personen über 65 Jahren richten. Sie umfassen häufig auch die Absicherung gegen verschreibungspflichtige Medikamente und können zusätzliche Leistungen wie zahnärztliche Versorgung oder Sehhilfen bieten, die im traditionellen Medicare-Programm nicht enthalten sind. Medicare [Daten: Quellen (72063, 72061, 72060, 72062)]. 7. **Short-Term Health Insurance Plans**: These plans are limited to three months and can only be renewed for a maximum of four months under new rules. They are intended for temporary coverage but often lack comprehensive benefits [Data: Sources (97999, 97995, 97996, 97997)]. ### Cost Factors: Premiums, Deductibles, Co-pays, and Out-of-Pocket Maximums The overall cost of health insurance plans in 2024 is influenced by several factors: - **Prämien**: Dies sind die festen monatlichen Kosten, die Sie für Ihren Krankenversicherungstarif zahlen. Die Prämien sind gestiegen, mit einem bemerkenswerten Anstieg von 7% für Familien- und Einzelversicherungen im Jahr 2023, teilweise aufgrund der Inflation [Daten: Quellen (83383, 83382, 83384, 83385, 83381, +mehr)]. - **Selbstbehalt**: Der Betrag, den Sie für Gesundheitsleistungen aus eigener Tasche zahlen, bevor Ihre Versicherung zahlt. Bei HDHPs beträgt der Selbstbehalt mindestens $1.600 für Einzelversicherungen oder $3.200 für Familienversicherungen [Daten: Quellen (43226)]. Der Selbstbehalt beträgt mindestens $1.600 für Einzelversicherungen oder $3.200 für Familienversicherungen [Daten: Quellen (43226, 43225)]. - **Zuzahlungen und Mitversicherung**: Dies sind die Kosten, die Sie jedes Mal zahlen, wenn Sie eine medizinische Leistung in Anspruch nehmen. Die Zuzahlungen sind feste Beträge, während die Mitversicherung ein Prozentsatz der Kosten für die Leistung ist. Die Zuzahlungen sind feste Beträge, während die Mitversicherung ein Prozentsatz der Kosten für die Dienstleistung ist. - **Out-of-Pocket Maximalbeträge**: Dies ist der Höchstbetrag, den Sie pro Jahr für versicherte Leistungen zahlen müssen. Für HDHPs gelten zum Beispiel Out-of-Pocket Höchstbeträge von höchstens $8.050 für Einzelversicherungen und $16.100 für Familienversicherungen [Daten: Quellen (43227, 43226)]. ### Provider Networks: In-Network vs. Out-of-Network The network of healthcare providers is a crucial factor in selecting a health insurance plan: - **In-Network-Anbieter**: Dies sind Ärzte und Krankenhäuser, die mit Ihrer Versicherung Vereinbarungen über die Erbringung von Leistungen zu niedrigeren Tarifen getroffen haben. Wenn Sie sicherstellen, dass Ihre bevorzugten Ärzte und Fachärzte im Netz sind, können Sie erhebliche Kosten sparen [Daten: Quellen (43216, 47419)]. - **Anbieter außerhalb des Netzes**: Die Leistungen dieser Anbieter sind in der Regel teurer und werden - außer in Notfällen - möglicherweise gar nicht übernommen. PPO-Tarife bieten einen gewissen Versicherungsschutz außerhalb des Netzes, allerdings zu höheren Kosten, während HMO- und EPO-Tarife im Allgemeinen keine Leistungen außerhalb des Netzes abdecken, es sei denn, es handelt sich um Notfälle [Daten: Quellen (432121, 47421)]. PPO-Pläne bieten einen gewissen Versicherungsschutz außerhalb des Netzes, allerdings zu höheren Kosten, während HMOs und EPOs im Allgemeinen keine Notfälle außerhalb des Netzes abdecken [Daten: Quellen (43217, 47421)]. ### Specific Medical Needs and Services When selecting a health insurance plan, individuals should consider their specific medical needs: - **Rezeptpflichtige Medikamente**: Vergewissern Sie sich, dass Ihre Medikamente durch den Leistungskatalog des Versicherers abgedeckt sind, da sich die Kostenübernahme jährlich ändern kann Vergewissern Sie sich, dass Ihre Medikamente von der Arzneimittelliste abgedeckt sind, da sich die Kostenübernahme jährlich ändern kann [Daten: Quellen (43220, 43218, 43219)]. - **Psychosoziale Dienste**: Die Kostenübernahme für psychische Behandlungen ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere angesichts neuer Vorschriften, die die Versicherer dazu drängen, ihre Kostenübernahme für diese Dienste zu erhöhen [Daten: Quellen (97031, 97028, 97027, 97030, 97033, +mehr]. Die Kostenübernahme für psychische Behandlungen ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere angesichts neuer Vorschriften, die die Versicherer dazu zwingen, ihre Kostenübernahme für diese Leistungen zu erhöhen [Daten: Quellen (97031, 97028, 97027, 97030, 97033, +mehr)]. - **Chronische Erkrankungen**: Die Pläne sollten laufende Behandlungen und Medikamente für chronische Erkrankungen abdecken. Medicare-Zusatzversicherungen (Medigap) können dazu beitragen, Lücken in Medicare für das Management chronischer Erkrankungen abzudecken [Daten: Quellen (93367) 93368]. (Medigap) kann dabei helfen, Lücken in Medicare für die Behandlung chronischer Krankheiten zu schließen [Daten: Quellen (93367, 93368)]. - **Vorsorge**: Die Kostenübernahme für Vorsorgeleistungen wie Krebsvorsorgeuntersuchungen und HIV-Prävention ist im Rahmen des ACA vorgeschrieben, auch wenn ihre Ihre Zukunft ist jedoch aufgrund laufender Rechtsstreitigkeiten ungewiss [Daten: Quellen (71106, 71109, 71098, 71099, 71100, +mehr)]. ### Key Dates and Steps for Open Enrollment The open enrollment period for 2024 health insurance plans involves several key dates and steps: - **Marketplace-Pläne**: Die offene Einschreibung beginnt am 1. November 2023 und läuft in den meisten Staaten bis Mitte Dezember und endet am 16. Januar 2024 [Daten: Quellen (47419, 47411, 47416, 47421, 47409, +mehr]. 2024 [Daten: Quellen (47419, 47411, 47416, 47421, 47409, +mehr)]. - **Medicare**: Die Einschreibungsfrist für Medicare läuft vom 15. Oktober 2023 bis zum 7. Dezember 2023. Während dieses Zeitraums können Einzelpersonen zwischen herkömmlicher Medicare, Medicare Advantage Plänen und Plänen für verschreibungspflichtige Medikamente wählen [Daten: Quellen (72061, 72063, 72060, 72062)]. Während dieses Zeitraums können die Versicherten zwischen herkömmlicher Medicare-Versorgung, Medicare Advantage und verschreibungspflichtigen Medikamenten wählen [Daten: Quellen (72061, 72063, 72060, 72062)]. - **Sondereinschreibungszeiträume**: Personen, die aufgrund von Lebensereignissen wie Arbeitsplatzverlust oder Umzug ihren Versicherungsschutz verlieren, können sich für Sondereinschreibungszeiträume qualifizieren. So können sich beispielsweise Personen, die aus Medicaid gestrichen wurden, bis Juli 2024 auf dem Marktplatz anmelden [Daten: Quellen (6288, 6289)]. By considering these factors, individuals can make informed decisions about their health insurance coverage for 2024, ensuring they select plans that best meet their medical needs and financial situations. |
LazyGraphRAG zeigt, dass ein einziger, flexibler Abfragemechanismus das Potenzial hat, eine Vielzahl dedizierter Abfragemechanismen im lokal-globalen Abfragebereich signifikant zu übertreffen, ohne die Vorlaufkosten einer LLM-Datenzusammenfassung. Seine schnelle und praktisch kostenlose Indizierung macht LazyGraphRAG ideal für einmalige Abfragen, explorative Analysen und Streaming-Data-Anwendungsfälle, während seine Fähigkeit, die Antwortqualität mit steigendem Budget für Korrelationstests zu verbessern, es zu einem unschätzbaren Werkzeug für das Benchmarking von RAG-Methoden macht (z.B. "RAG-Methode X schlägt Budget Y in Aufgabe Z"). LazyGraphRAG").
Bedeutet dies, dass alle RAG zur Verbesserung von Grafiken träge sein sollten? Nicht wirklich, und zwar aus drei Gründen:
- Die GraphRAG-Datenindizierung für Entity-, Relationship- und Community-Zusammenfassungen kann über Q&A hinaus verwendet werden (z. B. zum Lesen und Teilen von Berichten).
- Die GraphRAG-Datenindizierung von Entitäts-, Beziehungs- und Gemeinschaftszusammenfassungen in Kombination mit einem LazyGraphRAG-ähnlichen Suchmechanismus kann bessere Ergebnisse liefern als LazyGraphRAG allein.
- Eine neue Art der GraphRAG-Datenindizierung, die einen ähnlichen Suchmechanismus wie LazyGraphRAG unterstützt (z. B. durch präemptive Deklarationen und Themenextraktion), könnte die besten Ergebnisse liefern.
Wir werden diese Richtungen noch einige Zeit erforschen, und alle Fortschritte (einschließlich LazyGraphRAG selbst) werden über die GraphRAG GitHub-Repository Geschrieben.
