Fast GraphRAGのエンジニアリング・アーキテクチャには、3つの画期的な設計が含まれている：1）リソースの調整を実現するCONCURRENT_TASK_LIMITパラメータによる完全非同期パイプライン処理、800個のデータブロックを処理する際のCPU占有率の測定値は70%以下で安定している；2）OpenAI/AzureのデュアルモードをサポートするタイプセーフAPI設計により、エラーレートを0.2%に低減する；3）コンテナ化されたデプロイソリューションは、ソース（最適パフォーマンス）またはPyPi（安定性優先）の2つのインストールモードをサポートする。これにより、エラー率は0.2%に減少する。3) コンテナ型デプロイメントソリューションは、ソース（最適なパフォーマンス）またはPyPi（安定性優先）の2つのインストールモードをサポートしている。その設定システムにより、LLMモデル、エンベッディング次元など28のパラメータを微調整でき、ベンチマークで99.8%のサービス可用性を実証した。これらの特徴により、プロトタイピングと大規模生産の両方に対応する初のGraphRAGソリューションとなり、AIシステムの着地への敷居を大幅に下げる。
この答えは記事から得たものである。高速GraphRAG：高精度で低コストのグラフィカル検索機能拡張生成ツールについて
