چگونه ترکیب دیتابیسهای گرافی (Graph DB) با مدلهای زبانی، محدودیتهای استدلال هوش مصنوعی را برطرف میکند؟ بررسی معماری مایکروسافت GraphRAG.
چرا RAG معمولی کافی نیست؟
سیستمهای RAG (بازیابی اطلاعات برای AI) معمولاً بر اساس شباهت متن کار میکنند. اگر کاربر سوالی بپرسد که نیاز به «درک روابط پیچیده» داشته باشد (مثلاً ارتباط غیرمستقیم دو متهم در یک پرونده حقوقی)، RAG برداری معمولی شکست میخورد.
گراف دانش (Knowledge Graph) چیست؟
گراف دانش دادهها را به صورت موجودیت (Node) و رابطه (Edge) ذخیره میکند. مثلا (ایلان ماسک) --[مدیرعامل است]--> (تسلا). این ساختار شبیه نحوه تفکر انسان است.
ترکیب گراف و LLM
در GraphRAG، هوش مصنوعی ابتدا ساختار گراف را پیمایش میکند تا روابط پنهان را کشف کند، سپس پاسخ را تولید میکند. این روش توهمات (Hallucinations) را به شدت کاهش میدهد.
پیادهسازی با Neo4j
پایگاه داده Neo4j پیشروترین دیتابیس گرافی است که اکنون قابلیتهای Vector Search را هم اضافه کرده است. ترکیب این دو (Hybrid Search) آینده سیستمهای جستجوی سازمانی است.
