microsoft/graphrag
A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
해결하는 문제
GraphRAG는 지식 그래프를 활용하여 LLM이 프라이빗하고 비구조화된 서사 데이터에 대해 더 잘 추론할 수 있도록 돕습니다. 이는 복잡한 텍스트에서 구조화된 의미를 추출하여 질문 답변에 더 정밀한 컨텍스트를 제공하는 문제를 해결합니다.
작동 방식
데이터 파이프라인 및 변환 스위트로 작동합니다. LLM을 사용하여 비구조화된 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하고, LLM이 출력을 강화하는 데 사용할 수 있는 지식 그래프 메모리 구조를 생성합니다.
대상
자신만의 프라이빗 데이터셋에 대해 LLM의 탐색 및 추론 능력을 강화해야 하는 개발자와 연구자.
주요 특징
- 자체 프라이빗 데이터
- 지식 그래프 메모리 구조
- 데이터 파이프라인 및 변환 스위트
- 프롬프트 튜닝 기능
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