GraphRAG (نمودار بازیابی نسل افزوده) چیست؟

GraphRAG  چیست؟ فُرمی نو در نسل جدید هوش مصنوعی

اگر شما هم مثل من به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مندید، حتماً با چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ آشنا هستید. این مدل‌ها قدرتمند هستند، اما گاهی در پاسخ به سؤالات پیچیده یا داده‌های خصوصی، ناتوانند. حالا تصور کنید یک ابزار وجود دارد که این ضعف‌ها را با اتصال اطلاعات به یکدیگر جبران می‌کند.GraphRAG  دقیقاً همین کار را انجام می‌دهد. مایکروسافت این فناوری را در سال ۲۰۲۴ معرفی کرد و آن را به عنوان یک پیشرفت بزرگ مطرح کرد.

در این روش، علاوه بر بازیابی اطلاعات، یک “نمودار دانش” (Knowledge Graph) نیز به کار گرفته می‌شود تا ارتباطات میان داده‌ها بهتر درک شود و خروجی نهایی دقت بالاتری داشته باشد. این فناوری نه تنها دقت را افزایش می‌دهد، بلکه در صنایع محلی مثل نفت و گاز، پزشکی یا آموزش آنلاین، کاربردهای عملی دارد. در این مقاله، ما GraphRAG  را قدم به قدم بررسی می‌کنیم، از تعریف ساده تا کاربردهای واقعی، تا شما بتوانید آن را در کارهای روزمره‌تان پیاده کنید.

 

تعریف GraphRAG

متن انگلیسی

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) is a technique for richly understanding text datasets by combining text extraction, network analysis, and LLM prompting and summarization into a single end-to-end system.

ترجمه فارسی

GraphRAG (گراف + بازیابی نسل افزوده) تکنیکی برای درک غنی مجموعه داده‌های متنی است که با ترکیب استخراج متن، تحلیل شبکه و خلاصه‌سازی و فراخوانی LLM در یک سیستم سرتاسری واحد انجام می‌شود.

به نقل از سایت: Microsoft ProjectRAG

GraphRAG  را می‌توان ترکیبی پیشرفته از RAG و نمودار دانش دانست. در این رویکرد:

• متن ورودی تحلیل می‌شود و موجودیت‌ها و روابط آن استخراج می‌گردند.
• داده‌های استخراج‌شده در قالب یک گراف ذخیره می‌شوند.
• مدل هنگام پاسخ‌گویی، علاوه بر متن، از ساختار گراف نیز استفاده می‌کند تا ارتباطات پنهان میان داده‌ها را در نظر بگیرد.

این ترکیب سبب می‌شود پاسخ‌ها دقیق‌تر، قابل توضیح‌تر و از نظر محتوایی قابل اعتمادتر باشند.

مایکروسافت GraphRAG را به عنوان یک روش پیشرفته برای بهبود RAG معرفی می‌کند. RAG  سنتی از جستجوی برداری برای یافتن اطلاعات مشابه استفاده می‌کند، اما GraphRAG ، گراف‌های دانش را وارد بازی می‌کند. گراف‌ها شبکه‌هایی از گره‌ها (مثل افراد یا مکان‌ها) و روابط بین آن‌ها هستند. برای مثال، اگر سؤالی درباره “آلبرت انیشتین” بپرسید،GraphRAG  نه تنها نام او را پیدا می‌کند، بلکه روابطش با “نظریه نسبیت” را هم دنبال می‌کند.

کارشناسان IBM توضیح می‌دهند که GraphRAG چهار جزء اصلی دارد: پردازشگر سؤال، بازیاب، سازمان‌دهنده و تولیدکننده. این اجزا با هم کار می‌کنند تا داده‌ها را ساختاربندی کنند و پاسخ‌های دقیق بسازند.

 

تفاوت GraphRAG با RAG سنتی

ممکن است بپرسید چرا به GraphRAG نیاز داریم وقتی RAG سنتی وجود دارد؟ پاسخ ساده است: RAG سنتی بر پایه شباهت معنایی کار می‌کند و در سؤالات چندمرحله‌ای (multi-hop)  ضعیف عمل می‌کند. برای مثال، اگر بپرسید “چه کسی نظریه نسبیت را توسعه داد و تأثیر آن بر فیزیک مدرن چیست؟”؛RAG  سنتی ممکن است قطعات جداگانه‌ای پیدا کند، اما GraphRAG روابط را اتصال می‌دهد. GraphRAG اطلاعات پنهان را کشف می‌کند و توضیح‌پذیری بیشتری ارائه می‌دهد. در آزمایش‌ها، GraphRAG  تا 83% در جامعیت پاسخ‌ها بهتر عمل کرده است.

برای مقایسه بهتر، جدول زیر را ببینید:

 

چگونگی عملکرد GraphRAG

GraphRAG  مثل یک معمار هوشمند عمل می‌کند که اول ساختمان اطلاعات را می‌سازد و بعد به سؤالات پاسخ می‌دهد. GraphRAG دو مرحله اصلی دارد: ساخت گراف (شاخص‌سازی) و پاسخ به سؤال (پرس‌وجو)

 بیایید هر مرحله را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم:

مرحله ۱: ساخت گراف (شاخص‌سازی) – مثل ساختن یک نقشه شهر

• اول، متن‌های بزرگ (مثل مقالات یا کتاب‌ها) را به قطعات کوچک‌تر تقسیم می‌کند، مثل بریدن یک روزنامه به پاراگراف‌ها.
• بعد، از هر قطعه، “موجودیت‌ها” (چیزهای مهم مثل نام افراد، مکان‌ها یا رویدادها) و “روابط” بین آن‌ها را استخراج می‌کند. مثلاً در یک متن درباره تاریخ ایران، موجودیت‌ها می‌توانند “شاه عباس” و “صفویه” باشند، و رابطه “حکومت کرد”.
• سپس، این موجودیت‌ها و روابط را به صورت گراف می‌سازد (گره‌ها موجودیت‌ها هستند و خطوط بین آن‌ها روابط).
• در نهایت، گراف را خوشه‌بندی می‌کند؛ مثل خوشه “تاریخ صفوی”

مرحله ۲: پاسخ به سؤال (پرس‌وجو) – مثل جستجو در نقشه

وقتی سؤالی می‌پرسید، GraphRAG دو نوع جستجو انجام می‌دهد:

• جستجوی جهانی: برای سؤالات کلی و گسترده، مثل “تاریخ ایران چطور تغییر کرد؟” – کل گراف را بررسی می‌کند و خلاصه‌های کلی می‌سازد.
• جستجوی محلی: برای سؤالات خاص، مثل “شاه عباس چه کرد؟” – فقط اطراف یک موضوع خاص را جستجو می‌کند.

 

کاربردهای GraphRAG

کاربردهای این روش گسترده و متنوع است. برخی نمونه‌های قابل توجه:

• پرسش‌های چندلایه و تحلیلی: در مسائل اقتصادی یا اجتماعی، پاسخ‌گویی نیازمند برقراری ارتباط میان داده‌های گوناگون است.
• خدمات بانکی و بیمه‌ای: شناسایی الگوهای تقلب و تحلیل شبکه‌ای تراکنش‌ها.
• تحقیقات دانشگاهی: تحلیل مقالات و منابع علمی به‌ویژه زمانی که داده‌ها چندزبانه باشند.
• کسب‌وکارها: بهبود تجربه مشتری با استفاده از تحلیل دقیق‌تر داده‌های رفتاری.

 

مزایای  GraphRAG

• دقت بالاتر در پاسخ‌دهی به پرسش‌های پیچیده
• کاهش احتمال تولید پاسخ نادرست
• امکان توضیح‌پذیری و ردیابی منطق مدل
• سازگاری با داده‌های چندزبانه از جمله فارسی
• کارایی بیشتر در مجموعه‌های بزرگ و پراکنده داده

محدودیت‌ها و چالش‌ها

• پیچیدگی پیاده‌سازی: نیازمند ابزارهای تخصصی برای ساخت و مدیریت گراف است.
• هزینه‌های نگهدار: به‌روزرسانی مداوم داده‌ها ضروری است.

·         نیاز به منابع پردازشی بالا: اجرای این روش به زیرساخت قدرتمند وابسته است که در ایران می‌تواند محدودیت ایجاد کند.

در ایران، شما می‌توانید از مدل‌های متن‌باز مثل Llama یا ابزارهای محلی برای کاهش هزینه استفاده کنید. برای حفظ حریم، گراف‌ها را روی سرورهای داخلی بسازید.

کاربردهای عملی GraphRAG در ایران

GraphRAG  در صنایع مختلف کاربرد دارد:

• پزشکی: پزشکان ایرانی می‌توانند گراف‌هایی از روابط بیماری – درمان بسازند. مثلاً MedGraphRAG  برای تشخیص دقیق‌تر.
• آموزش: در دانشگاه‌ها، برای خلاصه‌سازی مقالات فارسی یا پاسخ به سؤالات دانشجویان مفید و کاربردی است.
• نفت و گاز: تحلیل روابط زنجیره تأمین، که در صنعت نفت ایران حیاتی است.
• تحقیقات: روزنامه‌نگاران برای کشف ارتباطات در داده‌های بزرگ.

یک مثال واقعی: در پروژه‌ای با Neo4j، GraphRAG برای تحلیل مقالات زیست پزشکی استفاده شد و پاسخ‌های جامعی داد.

(منبع خارجی: https://neo4j.com/blog/genai/what-is-graphrag/)

معرفی کتاب‌های مرتبط با GraphRAG

برای آشنایی بیشتر با GraphRAG و گراف‌های دانش، سه کتاب فوق‌العاده را به شما معرفی می‌کنیم. این کتاب‌ها پر از مثال‌های کاربردی و توضیحات دقیق هستند و به شما کمک می‌کنند تا این فناوری را به خوبی درک کنید و در پروژه‌هایتان پیاده‌سازی کنید.

1. کتاب Essential GraphRAG

این کتاب مثل یک راهنمای صمیمی و حرفه‌ای است که شما را قدم‌به‌قدم به سوی تسلط بر گراف‌های دانش در سیستم‌های RAG می‌برد. اگر می‌خواهید مدل‌های زبانی‌تان پاسخ‌هایی دقیق‌تر، قابل اعتمادتر و بدون خطا بدهند، این کتاب راه را نشانتان می‌دهد. یاد می‌گیرید چطور داده‌های RAG را با گراف‌های دانش ساختاربندی کنید تا دقت و توضیح‌پذیری بهتری داشته باشید.

این کتاب از صفر تا صد همراه شماست: از ساخت یک سیستم GraphRAG از ابتدا، استفاده از LLMها برای ایجاد گراف‌های دانش، تا ارزیابی عملکرد خط لوله RAG. همچنین یاد می‌گیرید چطور از جستجوی شباهت برداری، لایه‌های معنایی و عبارات Cypher برای بازیابی داده‌ها از گراف‌های دانش استفاده کنید. برای توسعه‌دهندگان ایرانی که با ابزارهای متن‌باز مثل Neo4j کار می‌کنند و با محدودیت‌های اینترنت دست‌وپنجه نرم می‌کنند، این کتاب یک گنج واقعی است.

مطالبی که می‌آموزید:

• درک مزایای استفاده از گراف‌های دانش در سیستم‌های RAG و چگونگی بهبود عملکرد آن‌ها.

• ساخت یک سیستم GraphRAG از پایه با ابزارهای در دسترس.

• ایجاد یک خط لوله RAG کامل و کارآمد برای تولید پاسخ‌های دقیق.

• استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) برای ساخت گراف‌های دانش.

• ارزیابی عملکرد و دقت خط لوله‌های RAG برای اطمینان از کیفیت خروجی.

• کار با جستجوی شباهت برداری، لایه‌های معنایی و تولید عبارات Cypher برای بازیابی داده‌ها.

مناسب چه کسانی است؟

اگر توسعه‌دهنده، متخصص داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی هستید و می‌خواهید سیستم‌های RAG پیشرفته با گراف‌های دانش بسازید، این کتاب برای شماست. نیازی به دانش پیشرفته نیست، اما آشنایی اولیه با مفاهیم هوش مصنوعی مولد کمک می‌کند. برای کسانی که به دنبال منابع کاربردی و قابل استفاده با ابزارهای متن‌باز مثل Neo4j هستند، این کتاب یک انتخاب عالی است.

دانلود کتاب Essential GraphRAG

2. کتاب Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs

این کتاب مثل یک راهنمای عملی و جذاب است که شما را به دنیای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار و هوشمند می‌برد. سالواتوره ریلی و گابریل ایکولانو، دو متخصص برجسته، با زبانی ساده و مثال‌های واقعی به شما نشان می‌دهند که چطور از RAG، گراف‌های دانش و مدل‌های زبانی بزرگ برای خلق سیستم‌هایی استفاده کنید که نه تنها متن تولید می‌کنند، بلکه استدلال می‌کنند و با داده‌های واقعی کار می‌کنند.

این کتاب از ایده تا اجرا همراه شماست: از ادغام خط لوله‌های RAG با داده‌های خارجی تا ساخت گراف‌های دانش برای استدلال عمیق‌تر. مثال‌های پایتون با کتابخانه‌های محبوب و مطالعات موردی واقعی (مثل کاربرد در پزشکی یا بهینه‌سازی سیستم‌ها) به شما کمک می‌کند تا این تکنیک‌ها را در پروژه‌های خود اعم از تحلیل داده‌های آموزشی یا صنعتی پیاده کنید. این کتاب همچنین به شما یاد می‌دهد چطور خطای مدل‌ها را کم کنید و سیستم‌هایتان را برای وظایف پیچیده و بلندمدت بهینه کنید.

مطالبی که می‌آموزید:

• درک چگونگی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، ساختار، کاربردها و محدودیت‌هایشان.
• طراحی خط لوله‌های RAG برای اتصال LLMها به داده‌های خارجی و افزایش دقت.
• ساخت و پرس‌وجوی گراف‌های دانش برای ارائه زمینه‌های ساختارمند و واقعی.
• توسعه عامل‌های هوش مصنوعی که برنامه‌ریزی، استدلال و استفاده از ابزارها را برای انجام وظایف ترکیب می‌کنند.
• ادغام LLMها با APIها و پایگاه‌های داده خارجی برای استفاده از داده‌های زنده.
• کاهش توهمات مدل‌ها و اطمینان از خروجی‌های دقیق و قابل اعتماد.
• هماهنگ‌سازی چندین عامل برای حل مسائل پیچیده و چندمرحله‌ای.
• بهینه‌سازی اعلان‌ها، مدیریت حافظه و زمینه برای وظایف طولانی‌مدت.
• استقرار و نظارت بر عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی.

مناسب چه کسانی است؟

اگر متخصص داده، محقق یا توسعه‌دهنده‌ای هستید که می‌خواهید عامل‌های هوش مصنوعی مستقل برای حل وظایف پیچیده بسازید، این کتاب برای شماست. دانش پایه پایتون و مفاهیم هوش مصنوعی مولد لازم است. برای متخصصان با تجربهکه می‌خواهند تکنیک‌های پیشرفته RAG و گراف‌های دانش را در پروژه‌های پزشکی یا آموزش آنلاین و … پیاده کنند، این کتاب یک منبع بی‌نظیر است.

دانلود کتاب Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs

3. کتاب Building Neo4j-Powered Applications with LLMs

این کتاب مثل یک کلاس حرفه‌ای و تخصصی برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته با Neo4j و گراف‌های دانش است. راویندراناتا آنتاپو و سیدانت آگاروال، با همکاری دکتر جیم وبر، به شما نشان می‌دهند که چطور از Neo4j، Haystack، LangChain4j و Spring AI برای خلق سیستم‌های جستجو و توصیه‌گر هوشمند استفاده کنید. این کتاب شما را از طراحی گراف‌های دانش تا استقرار برنامه‌ها همراهی می‌کند.

یاد می‌گیرید چطور گراف‌های دانش را با Cypher مدل‌سازی کنید، جستجوی مبتنی بر بردار را برای کشف دانش بهتر ادغام کنید و سیستم‌های توصیه‌گر بسازید. مثال‌های سنگین کد و مخزن GitHub همراه کتاب به شما کمک می‌کند تا با اطمینان برنامه‌های GenAI بسازید. این کتاب روی کاهش توهمات LLMها تمرکز دارد و برای توسعه‌دهندگانی که با پایتون یا جاوا کار می‌کنند، بسیار کاربردی است.

مطالبی که می‌آموزید:

• طراحی، پر کردن و ادغام گراف‌های دانش Neo4j با سیستم‌های RAG.
• مدل‌سازی داده‌ها برای گراف‌های دانش به شکلی کارآمد.
• ادغام جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود کشف دانش.
• نگهداری و نظارت بر برنامه‌های جستجوی هوش مصنوعی با استفاده از Haystack.
• استفاده از LangChain4j و Spring AI برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی‌شده.
• استقرار یکپارچه برنامه‌های هوش مصنوعی روی پلتفرم‌های ابری یا سرورهای محلی.

مناسب چه کسانی است؟

این کتاب برای توسعه‌دهندگان پایگاه داده و متخصصان داده‌ای است که می‌خواهند از گراف‌های دانش Neo4j و جستجوی برداری برای ساخت سیستم‌های جستجوی هوشمند و توصیه‌گر استفاده کنند. دانش عملی پایتون و جاوا ضروری است. آشنایی با Neo4j، زبان پرس‌وجوی Cypher و مفاهیم پایگاه‌های داده به شما کمک می‌کند تا بیشتر از این کتاب بهره ببرید. برای کسانی که به دنبال ابزارهای متن‌باز برای پروژه‌های محلی مثل تحلیل داده‌های صنعتی یا آموزشی هستند، این کتاب یک انتخاب عالی است.

دانلود کتاب Building Neo4j-Powered Applications with LLMs

سخن پایانی

GraphRAG  یک تحول اساسی در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این رویکرد با ترکیب RAG و نمودار دانش، ضعف‌های مدل‌های زبانی موجود را تا حد زیادی برطرف می‌کند. خروجی‌های دقیق‌تر، کاهش خطا و توضیح‌پذیری بیشتر از جمله دستاوردهای آن است.

در ایران نیز GraphRAG می‌تواند نقش مهمی ایفا کند؛ چه در حوزه بانکی و بیمه، چه در تحقیقات دانشگاهی و چه در کسب‌وکارها. بنابراین، توجه به این فناوری و استفاده عملی از آن، یک سرمایه‌گذاری آینده‌نگرانه در مسیر تحول دیجیتال خواهد بود.