EraRAG: Масштабируемая система извлечения данных на основе графов для динамических и растущих корпусов
Введение в EraRAG
В последние годы большие языковые модели (LLMs) произвели настоящую революцию в области обработки естественного языка, однако они продолжают сталкиваться с серьезными трудностями, когда дело касается актуальных фактов и сложного многоступенчатого рассуждения. Методы извлечения с дополнением генерации (RAG) призваны устранить эти проблемы, позволяя языковым моделям извлекать и интегрировать информацию из внешних источников. Однако многие существующие графовые RAG-системы спроектированы для статических корпусов, что создает неэффективность по мере роста данных, таких как новостные ленты или пользовательский контент.
Почему EraRAG важен?
EraRAG — это уникальная платформа, созданная исследователями из Huawei, Гонконгского университета науки и технологий и WeBank, специально для динамических и растущих корпусов данных. Вместо того чтобы требовать полной перестройки структуры извлечения при добавлении новых данных, EraRAG использует локализованные выборочные обновления, которые фокусируются только на тех частях графа, которые затронуты изменениями. Это не только экономит время, но и снижает затраты на вычисления.
Ключевые особенности EraRAG
- Гиперплоскостное локально-чувствительное хеширование (LSH): корпус делится на небольшие текстовые сегменты, которые затем встраиваются в векторы. EraRAG использует случайно выбранные гиперплоскости, чтобы преобразовать эти векторы в бинарные хеш-коды.
- Иерархическая структура графа: Структура извлечения состоит из многослойного графа, где подобные текстовые сегменты обобщаются с использованием языковой модели. Это обеспечивает семантическую согласованность.
- Инкрементные локализованные обновления: Новые данные хешируются с использованием исходных гиперплоскостей, обеспечивая согласованность с первоначальным графом. Обновляются только затронутые сегменты, оптимизируя затраты на вычисления и токены.
- Воспроизводимость и детерминизм: EraRAG сохраняет гиперплоскости, использованные для первоначального хеширования, что гарантирует последовательное назначение сегментов для эффективных обновлений со временем.
Производительность и влияние
Обширные эксперименты на различных задачах вопрос-ответ подтверждают, что EraRAG:
- Снижает затраты на обновления: достигает до 95% сокращения времени на перестройку графа и использования токенов по сравнению с другими графовыми методами RAG.
- Обеспечивает высокую точность: показывает лучшие результаты по точности и полноте среди других архитектур извлечения в статических и растущих задачах.
- Поддерживает разнообразные запросы: Многослойный граф позволяет эффективно извлекать как детальную фактическую информацию, так и высокоуровневые семантические обобщения.
Практическое применение EraRAG
EraRAG предлагает масштабируемую и надежную платформу извлечения, подходящую для реальных приложений, требующих непрерывного добавления данных, таких как живые новости, научные репозитории или платформы, ориентированные на пользователей. Она эффективно балансирует между эффективностью извлечения и адаптивностью, что значительно улучшает фактическую точность и отзывчивость приложений, использующих LLM, в условиях быстро меняющегося окружения.
Заключение
EraRAG демонстрирует впечатляющие возможности для оптимизации работы с данными, что делает его незаменимым инструментом для исследователей и бизнес-менеджеров в области обработки естественного языка. При комплексной оценке затрат и преимуществ, получаемых от использования этой системы, становится очевидным, что EraRAG — это инвестиция в будущее, способная обеспечить значительное преимущество в конкурентной борьбе.