microsoft/graphrag
A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
What it solves
GraphRAGは、LLMがプライベートで非構造化されたテキストデータについて、より適切に推理できるように設計されています。非構造化テキストから意味のある構造化データを抽出し、記述的なプライベートデータに対するLLMの発見・推理能力を向上させるという問題を解決します。
How it works
LLMを使用して非構造化テキストから構造化データを抽出するデータパイプラインおよび変換スイートとして機能します。ナレッジグラフのメモリ構造を使用して、大規模言語モデルの出力を強化する手法を採用しています。
Who it's for
ナレッジグラフを使用して、独自のプライベートデータセットに対してLLMの推理能力を強化したい開発者や研究者。
Highlights
- 独自のプライベートデータ
- ナレッジグラフのメモリ構造
- データパイプラインおよび変換スイート
- プロンプトチューニング機能