Surmonter les hallucinations de l'IA avec RAG et les graphes de connaissances

Au lieu de stocker les données dans des lignes et des colonnes pour les recherches traditionnelles, ou sous forme d'incorporations pour la recherche vectorielle, un graphe de connaissances représente les points de données sous forme de nœuds et d'arêtes. Un nœud sera un fait ou une caractéristique distincte, et les arêtes relieront tous les nœuds qui ont des relations pertinentes avec ce fait. Dans l'exemple d'un catalogue de produits, les nœuds peuvent être les produits individuels tandis que les arêtes seront des caractéristiques similaires que chacun de ces produits possède, comme la taille ou la couleur.

L'envoi d'une requête à un graphe de connaissances implique la recherche de toutes les entités pertinentes pour cette recherche, puis la création d'un sous-graphe de connaissances qui rassemble toutes ces entités. Cela permet de récupérer les informations pertinentes pour la requête, qui peuvent ensuite être renvoyées au LLM et utilisées pour créer la réponse. Cela signifie que vous pouvez gérer le problème de la présence de plusieurs sources de données similaires. Plutôt que de traiter chacune de ces sources comme distinctes et de récupérer les mêmes données plusieurs fois, les données seront récupérées une seule fois.

Utiliser un graphe de connaissances avec RAG

Pour utiliser un graphe de connaissances avec votre application RAG, vous pouvez utiliser un graphe de connaissances existant avec des données testées et connues à l'avance comme étant correctes, ou créer le vôtre. Lorsque vous utilisez vos propres données, comme votre catalogue de produits, vous devez les organiser et vérifier qu'elles sont exactes.