awslabs/graphrag-toolkit

해결하는 문제

이 툴킷은 구조화된 지식 그래프를 사용하여 표준 RAG의 한계를 극복하고, 질문-응답 시스템의 정확도를 향상시키는 그래프 강화형 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 도구를 제공합니다.

작동 방식

이 툴킷은 두 가지 주요 구성 요소를 포함합니다:

1. 어휘 그래프: 비구조화된 데이터에서 계층적 어휘 그래프를 자동으로 생성하는 프레임워크입니다. 이 그래프를 쿼리하여 관련 정보를 검색할 수 있는 질문-응답 전략을 구축할 수 있습니다.
2. BYOKG-RAG: 기존의 구조화된 지식 그래프와 LLM을 통합하는 지식 그래프 질의 응답(KGQA) 접근 방식으로, 사용자가 "자신의 지식 그래프를 가져오기"(BYOKG)하여 복잡한 질의를 수행할 수 있습니다.

대상 사용자

단순한 벡터 검색을 넘어서, 구조화된 데이터 위에서 다단계 검색 또는 복잡한 질문-응답을 구현하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 자동 그래프 생성: 비구조화된 텍스트에서 계층적 어휘 그래프를 자동으로 생성합니다.
• 하이브리드 쿼리: 벡터 검색과 그래프 검색을 결합하여 검색 정확도를 향상시킵니다.
• BYOKG 지원: 기존의 구조화된 지식 그래프를 LLM 기반 질문-응답에 활용할 수 있습니다.
• 다단계 검색: 여러 정보 조각을 연결해야 하는 복잡한 질의에 대한 검색 정확도를 특별히 개선하도록 설계되었습니다.