Arquitetura de gráficos heterogêneos e recursos de recuperação do NodeRAG
O NodeRAG é um sistema RAG de código aberto desenvolvido por Terry-Xu-666, cuja principal inovação é o uso de uma estrutura de dados de gráficos heterogêneos. Essa arquitetura é compatível com vários tipos de nós (documentos, entidades, palavras-chave etc.) e alcança a capacidade de raciocínio multihop por meio de técnicas de decomposição, aumento e enriquecimento de gráficos. Em comparação com os sistemas RAG tradicionais que só podem lidar com relacionamentos de documentos únicos, o gráfico heterogêneo do NodeRAG pode estabelecer associações semânticas multidimensionais e, ao lidar com consultas complexas, como "Deep Learning in Healthcare", ele pode identificar automaticamente relacionamentos de vários níveis, como autores de documentos, termos técnicos, casos clínicos e assim por diante.
O sistema otimiza a recuperação por meio de quatro etapas principais: a decomposição de gráficos divide a consulta em subtarefas, o aprimoramento de gráficos complementa as relações implícitas entre os nós, o enriquecimento de gráficos integra bases de conhecimento externas e a pesquisa de gráficos localiza os nós relevantes usando algoritmos eficientes. Essa arquitetura permite que o NodeRAG melhore a precisão da inferência multihop em 42% em relação aos métodos tradicionais em revisões de ACL, e a velocidade de recuperação permanece responsiva a milissegundos em conjuntos de dados de vários milhões de nós.
Essa resposta foi extraída do artigoNodeRAG: uma ferramenta baseada em gráficos heterogêneos para recuperação e geração de informações precisasO
