Verschreibung
Fast GraphRAG implementiert ein kostengünstiges, hochpräzises RAG-System durch die Algorithmen Knowledge Graph und PageRank. Sein Hauptvorteil ist:
- KostenoptimierungKosteneinsparungen: 6-fache Kosteneinsparung im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen (von 0,48 auf 0,08), wobei die Vorteile bei größeren Datenmengen deutlicher werden
- GenauigkeitsverbesserungGenauigkeit von 961 TP3T für alle Abfragen, 951 TP3T für Multi-Hop-Abfragen, 4 Mal höher als VectorDB
- Schritte zur Umsetzung::
- Installieren Sie das Python-Paket:
pip install fast-graphragoder Quellcode-Kompilierung - Konfigurieren von API-Schlüsseln und Umgebungsvariablen
- Definieren Sie den Anwendungsbereich und die Beispielabfrage
- Initialisierung des GraphRAG-Objekts und Laden der Daten
- Installieren Sie das Python-Paket:
Die inkrementelle Aktualisierungsfunktion eignet sich besonders für große Wissensdatenbanken, die Aktualisierungen in Echtzeit erfordern, und kann das Einfügen von 800 Datenblöcken in 1,5 Minuten abschließen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFast GraphRAG: Ein hochpräzises und kostengünstiges Werkzeug zur Erzeugung grafischer SucherweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine kostengünstige und hochpräzise Generierung von Dokument-Retrieval-Augmentationen (RAG)?
