【LLM大模型】从零实现大模型-GraphRAG，构建LLM中的关系数据库

传统RAG

LLM预训练和微调一般都是基于公开的互联网数据，不可能包含公司内部私有数据，如果你问有关某公司的运营情况，直接基于模型参数生成的回答可能和胡说八道没什么两样。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的思想就是将私有数据作为参考信息传递给LLM。这些私有数据除了作为一种补充信息，也可以作为一种限制，能避免LLM产生幻觉。

参考信息一般以文本、图片等非结构化形式存在。

RAG的流程是：

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1. 首先要将文本划分成片段，然后将片段转换成向量存储到向量数据库中备用，这个向量就是这段文本语义信息的数字表示。
2. 将用户查询转换成向量，并与所有文本片段向量进行相似度计算，取出top k个片段。
3. 将用户查询和k个文本片段组织成特定prompt格式输入到LLM中。

GraphRAG

但传统的RAG仍有一些限制。

例如，基于某个公司的运营数据搭建RAG，由于LLM上下文大小的限制，划分的文本片段不可能太大，所以每个文本片段不可能包含太多信息。

如果你问某个员工去年的销售业绩，基于RAG，LLM很可能会给出准确回答，因为某个文本片段很可能包含了某个员工的年终总结信息。但如果你问该员工所在团队去年的销售情况呢？就算某个文本片段包含了该团队的销售数据，LLM也很难通过该员工找到团队的其它成员。

微软最近提出的GraphRAG(Graph-based Retrieval Augmented Generation) 就是解决这个问题。

GraphRAG就是将图和传统的RAG结合了起来。

构造知识图谱#

图是由节点和边组成的，节点可以表示各种实体，边表示实体之间的关系。

GraphRAG的核心就是构造知识图谱，可以通过GPT4或者使用像llamaindex（KnowledgeGraphIndex）这样的库构造知识图谱。

将公司运营文档构造成知识图谱：

1. 识别出文档中包含的实体以及实体之间的关系（员工，同事）
2. 将实体进行聚类（同组同事）
3. 对每个聚类进行总结（销售情况）
4. 将实体进行向量化，转换到图向量空间
5. 提取实体对应的原始文本，并转换成向量

查询#

当用户提问时，首先在知识图谱中找到与用户提问语义相关的实体，同时找到与实体相关的原始文本，最后将这些信息组织成特定prompt格式输入给LLM。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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与其焦虑……

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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