GraphRAG diventa un RAG migliorato e ora è gratuito

Microsoft ha reso pubblica una nuova tecnologia chiamata GraphRAG, che consente ai chatbot e agli engine di risposta di connettere i punti di un intero set di dati, superando di gran lunga lo standard Retrieval-Augmented Generation (RAG).
GraphRAG si differenzia da RAG perché consente a un LLM di rispondere alle domande basandosi sull’intero dataset anziché solo su singoli frammenti di testo. Invece di basarsi solo su embedding, GraphRAG crea un grafo delle conoscenze da documenti indicizzati, creando così una rappresentazione strutturata delle relazioni tra varie entità.
Un esempio di come GraphRAG sia superiore rispetto all’approccio RAG è stato dimostrato in un articolo di ricerca che ha dimostrato come GraphRAG fosse in grado di rispondere a domande per le quali non esisteva alcun dato esatto nei documenti indicizzati. Ad esempio, quando chiesto cosa avesse fatto Novorossiya, GraphRAG è riuscito a fornire una risposta dettagliata mentre RAG ha indicato che il testo non forniva informazioni specifiche.
Microsoft ha reso GraphRAG pubblicamente disponibile su GitHub per rendere più accessibili le soluzioni basate su di essa e per incoraggiare il feedback per miglioramenti. L’obiettivo è quello di offrire un’esperienza API facile da usare ospitata su Azure che può essere implementata senza scrivere codice in pochi clic.
In conclusione, GraphRAG offre un modo innovativo per rispondere a domande complesse basandosi sull’intero dataset anziché su singoli frammenti di testo, aprendo un nuovo mondo di possibilità per i chatbot e gli engine di risposta.