処方
Fast GraphRAGは、知識グラフとPageRankアルゴリズムにより、低コストで高精度なRAGシステムを実装しています。その核となる利点は
- コスト最適化従来のソリューションと比較して6倍のコスト削減（0.48から0.08へ）。
- 精度向上全クエリで96%、マルチホップクエリで95%、VectorDBの4倍の精度
- 実施手順::
- Pythonパッケージをインストールします：
pip install fast-graphragまたはソースコードのコンパイル - APIキーと環境変数の設定
- ドメインスコープとサンプルクエリーセットを定義する
- GraphRAGオブジェクトを初期化し、データをロードする。
- Pythonパッケージをインストールします：
特にリアルタイムの更新を必要とする大規模な知識ベースシナリオに適しており、そのインクリメンタル更新機能は800個のデータブロックの挿入を1.5分で完了できる。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 低コストで高精度な文書検索補強生成（RAG）を実現するには？
