L'implementazione di GraphRAG di Microsoft è stata utilizzata con successo per costruire grafi di conoscenza da documenti sorgente elaborati attraverso un Modello Linguistico di Grande Dimensione (LLM). L'output è informazione strutturata su entità e le loro relazioni, che viene ulteriormente elaborata utilizzando algoritmi di grafi come l'algoritmo di rilevamento delle comunità di Leiden per generare riassunti. Questo post discute come memorizzare l'output di GraphRAG in Neo4j e implementare retriever locali e globali utilizzando LangChain o LlamaIndex. Il dataset utilizzato è "Un Canto di Natale" di Charles Dickens. Anche se il processo di estrazione del grafo può essere saltato, alcune configurazioni importanti includono la selezione di tipi di entità (organizzazioni, persone, eventi, geo) e l'impostazione del massimo gleanings per eseguire passaggi di estrazione multipli per una cattura di informazioni completa. L'output del pipeline di estrazione del grafo è memorizzato come file parquet, che vengono quindi importati in Neo4j. Il processo di importazione può essere eseguito utilizzando un'istanza cloud Aura gratuita o un ambiente Neo4j locale, con il codice di importazione fornito come notebook Jupyter su GitHub. Dopo aver importato i dati in Neo4j, viene eseguita un'analisi del grafo semplice utilizzando query Cypher per comprendere la struttura e il contenuto dei dati estratti. Ad esempio, la distribuzione delle entità estratte e i gradi dei nodi possono essere analizzati per ottenere informazioni sui dati. Le entità estratte e le loro relazioni vengono visualizzate e validate utilizzando il browser Neo4j. Per implementare i retriever, il retriever locale utilizza la ricerca vettoriale per identificare nodi rilevanti e quindi percorre le informazioni collegate per iniettare nel prompt LLM. L'indice vettoriale viene configurato e la query di recupero viene definita per raccogliere dati di testo rilevanti come chunk di testo, report di comunità e descrizioni di relazioni. Ciò viene implementato utilizzando sia LangChain che LlamaIndex, con la query di recupero adattata per ciascun framework. Il retriever globale, d'altra parte, itera su riassunti di comunità a un livello gerarchico specifico, generando riassunti intermedi e una risposta finale. Questo approccio semplifica il processo di recupero, ma richiede la selezione del livello gerarchico appropriato per ottenere i migliori risultati. In sintesi, l'integrazione di GraphRAG con Neo4j e framework di retriever come LangChain e LlamaIndex consente la raccolta di dati sofisticata da grafi di conoscenza strutturati, sfruttando sia strategie di recupero locali che globali. Questa implementazione mostra le applicazioni pratiche di GraphRAG nell'analisi e nell'interrogazione di informazioni strutturate estratte da fonti testuali.