En esta sección, exploraremos el uso de modelos de lenguaje locales (LLM) con el marco Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation). Si bien el uso de un modelo local puede proporcionar algunos beneficios, también hay desafíos significativos a considerar.

Una de las principales ventajas de usar un LLM local es el ahorro potencial de costos. Acceder a una API remota como OpenAI puede ser costoso, especialmente para aplicaciones a gran escala. Al ejecutar un modelo local, puede evitar estos costos de API y, potencialmente, reducir los gastos operativos generales de su sistema Graph RAG.

Sin embargo, la elección del LLM es fundamental cuando se trata de Graph RAG. A diferencia de los sistemas tradicionales de recuperación aumentada, donde el modelo de incrustación juega un papel más crucial, el LLM en Graph RAG es responsable de extraer entidades, reconocer relaciones y generar resúmenes. Un LLM más pequeño o menos capaz, como el modelo Llama-38B utilizado en el ejemplo, puede tener dificultades para realizar estas tareas de manera efectiva, lo que lleva a resultados subóptimos.

El ejemplo demuestra que el rendimiento del modelo Llama-38B no es tan bueno como el del modelo GPT-4 utilizado en el video anterior. El resumen generado por Llama-38B no logra capturar el tema principal del libro con la misma precisión que la salida de GPT-4. Esto resalta la importancia de usar un LLM más grande y más capaz para las aplicaciones Graph RAG.

Para abordar este desafío, el video sugiere explorar el uso de modelos más grandes, como el modelo Llama-370B de Gro. Sin embargo, esto conlleva su propio conjunto de consideraciones, como la necesidad de administrar los límites de velocidad y los tiempos de procesamiento potencialmente más largos requeridos para la indexación y la consulta.

En conclusión, si bien el uso de un LLM local puede proporcionar ahorros de costos, la elección del LLM es fundamental para el éxito de un sistema Graph RAG. Evaluar cuidadosamente las capacidades de diferentes LLM y encontrar el equilibrio adecuado entre rendimiento y costo es esencial para implementar una solución Graph RAG efectiva.

Para configurar el entorno del LLM local para el sistema Graph Retrieval Augmented Generation (Graph RAG), siga estos pasos:

1. Descargar e instalar AMA: Primero, debe descargar e instalar el AMA (Anthropic Model API) en su máquina local. Esto le permitirá usar un modelo de lenguaje local, como el modelo Llama 3, para su aplicación Graph RAG.

2. Elegir el modelo LLM: Una vez que tenga AMA configurado, debe elegir el modelo de lenguaje que desea usar. En este caso, usaremos el modelo Llama 3, pero se recomienda usar un modelo más grande si su hardware puede soportarlo, ya que los modelos más grandes tienden a tener un mejor rendimiento con Graph RAG.

3. Configurar los ajustes de Graph RAG: A continuación, debe actualizar el archivo settings.yml en su proyecto Graph RAG. Establezca la sección llm para usar la API AMA, proporcionando la clave API (que es "AMA" en este caso), el nombre del modelo (Llama 3) y la URL base de la API (http://localhost:11434/v1).

4. Ejecutar la indexación local: Para crear el índice de sus documentos, ejecute el comando python dm_craft_rank.index. Esto procesará los archivos de entrada en la carpeta especificada y generará los archivos de incrustaciones e índices necesarios.

5. Probar el LLM local con Graph RAG: Una vez que se complete la indexación, puede probar el LLM local ejecutando el comando python dm_graph_rag.query con el mensaje "what is the main theme of the book". Esto usará el modelo Llama 3 local para generar una respuesta basada en el grafo creado.

Para usar un modelo local con Graph RAG, primero deberá descargar y configurar el modelo AMA (Anthropic) en su máquina local. En este caso, usaremos el modelo Llama 3, pero se recomienda usar un modelo más grande si su hardware puede soportarlo.

El modelo Llama 3 sigue el mismo estándar de API que OpenAI, lo que facilita reemplazar el servidor de API de OpenAI con el nuevo extremo de AMA. La URL base predeterminada para la API AMA es http://localhost:11434/v1 y la clave API es simplemente "AMA".

A continuación, deberá actualizar el archivo settings.yml en su proyecto Graph RAG para apuntar al nuevo extremo de la API AMA y al modelo. Establezca llm.api_key en "AMA", llm.model en "Llama 3" y llm.base_api en el extremo de la API AMA local.

Si está usando la API de Gro para servir el modelo, deberá actualizar llm.api_key al extremo de la API de Gro y llm.model al modelo Llama 370 mil millones más grande. Además, deberá establecer llm.requests_per_minute en un valor más bajo (por ejemplo, 30) para evitar tiempos de espera.

El proceso de indexación puede llevar una cantidad significativa de tiempo, especialmente cuando se usa un modelo más grande. En una MacBook Pro M2 con 96 GB de RAM, el proceso de indexación tardó aproximadamente 27 minutos en completar entre el 50 y el 58% de la tarea.

Una vez que se complete la indexación, puede ejecutar la consulta de Graph RAG usando el mismo mensaje que en el video anterior. La respuesta del modelo Llama 3 puede no ser tan buena como la respuesta del modelo GPT-4, ya que la elección del modelo de lenguaje es más crítica para Graph RAG en comparación con los sistemas de preguntas y respuestas tradicionales.

El uso de un modelo de lenguaje local como Llama 3 para el sistema Graph Rack puede ser un desafío en comparación con el uso de un modelo más potente como GPT-4. Las razones clave son:

1. Extracción de entidades y relaciones: La calidad del grafo de conocimiento construido por Graph Rack depende en gran medida de la capacidad del LLM para extraer con precisión las entidades y sus relaciones del texto de entrada. Los modelos más pequeños como Llama 3 pueden tener dificultades con esta tarea, lo que lleva a un grafo de conocimiento inferior.

2. Generación de resúmenes: Graph Rack se basa en que el LLM genere resúmenes de las comunidades identificadas dentro del grafo de conocimiento. Un LLM más capaz como GPT-4 es más adecuado para esta tarea, produciendo resúmenes más coherentes e informativos.

3. Ingeniería de prompts: Los diferentes LLM responden de manera diferente al mismo mensaje. Optimizar los mensajes para un modelo más pequeño como Llama 3 requiere más esfuerzo y experimentación en comparación con el uso de GPT-4, que ha demostrado un mejor rendimiento con pocos ejemplos.

Los resultados demuestran que el uso de un LLM más grande y más potente como el modelo Llama 370B de Cohere puede proporcionar un rendimiento significativamente mejor para el sistema Graph Rack en comparación con el modelo Llama 3. Sin embargo, esto conlleva el costo de un mayor tiempo de procesamiento y posibles problemas de limitación de velocidad al usar la API de Cohere.

En general, la elección del LLM es un factor crítico para el éxito del enfoque de Graph Rack, y los usuarios deben considerar cuidadosamente los intercambios entre el tamaño del modelo, el rendimiento y el costo al seleccionar el LLM apropiado para su caso de uso.

La ingeniería de prompts es un aspecto fundamental cuando se trabaja con modelos de lenguaje grandes (LLM) en el contexto de los sistemas de recuperación y generación aumentada basados en grafos (graph-RAG). La elección del LLM es más crucial en graph-RAG en comparación con los sistemas de recuperación tradicionales, ya que el LLM desempeña un papel fundamental en la extracción precisa de entidades, el reconocimiento de relaciones y la generación de resúmenes coherentes.

Al usar un LLM más pequeño como Lama-38B, el modelo puede tener dificultades para extraer con precisión las entidades y las relaciones del texto, lo que lleva a la creación de un grafo de conocimiento deficiente. Esto, a su vez, da como resultado resúmenes y respuestas subóptimos. En contraste, los LLM más grandes como Lama-370B o GPT-4 tienen una mayor capacidad para comprender los matices del texto y generar salidas más precisas e informativas.

Sin embargo, simplemente usar un LLM más grande no es una solución definitiva. La ingeniería de prompts se vuelve crucial para asegurarse de que se proporcione al LLM el contexto y las instrucciones apropiados para generar las respuestas deseadas. Los mensajes que funcionan bien para un LLM pueden no ser tan efectivos para otro, ya que los diferentes modelos tienen fortalezas y debilidades únicas.

Para aprovechar al máximo los sistemas graph-RAG, es esencial elaborar cuidadosamente mensajes que se adapten al LLM específico que se está utilizando. Esto puede implicar experimentar con diferentes formatos, longitudes y estilos de mensajes para encontrar el enfoque más efectivo para un LLM y una tarea determinados. Además, monitorear el rendimiento del modelo y refinar iterativamente los mensajes puede conducir a mejoras significativas en la eficacia general del sistema.

En esta sección, exploraremos implementaciones alternativas del marco Graph RAG y discutiremos posibles direcciones futuras para este enfoque.

Si bien el video anterior demostró el uso de un modelo local de Llama con el sistema Graph RAG, los resultados resaltaron la importancia de seleccionar un modelo de lenguaje de alta calidad para un rendimiento óptimo. La elección del modelo de lenguaje es un factor crítico en el enfoque de Graph RAG, ya que afecta directamente la extracción de entidades y la identificación de relaciones, que son fundamentales para construir el grafo de conocimiento.

Una posible dirección futura es explorar el uso de modelos de lenguaje más grandes y poderosos, como el modelo Llama 370 mil millones, que demostró mejores resultados en comparación con el modelo Llama 38 mil millones más pequeño. Sin embargo, el uso de estos modelos más grandes puede traer desafíos adicionales, como mayores requisitos computacionales y posibles problemas de limitación de velocidad al usar servicios de API externos como Gro.

Otra área de exploración podría ser la investigación de modelos de incrustación alternativos para reemplazar el modelo de incrustación de OpenAI, que actualmente carece de una API estandarizada entre diferentes proveedores. Desarrollar una integración de modelo de incrustación más flexible e interoperable podría mejorar la flexibilidad y portabilidad general del sistema Graph RAG.

Además, no se debe pasar por alto la importancia de la ingeniería de prompts para los diferentes modelos de lenguaje. Como se mencionó en el video, el mismo mensaje puede no funcionar igual de bien para diferentes modelos de lenguaje, y personalizar los mensajes a las fortalezas y capacidades específicas de cada modelo podría conducir a un mejor rendimiento.

Además, explorar implementaciones alternativas del marco Graph RAG, como las desarrolladas por otros investigadores u organizaciones, podría proporcionar valiosos conocimientos y oportunidades para avances adicionales. Comparar y contrastar diferentes enfoques puede revelar nuevas técnicas u optimizaciones que se puedan incorporar al sistema Graph RAG.

El uso de modelos locales como Lama 3 con Graph Rag no se recomienda, ya que la elección del modelo de lenguaje (LLM) juega un papel fundamental en el rendimiento del sistema Graph Rag. Los LLM más grandes y capaces, como el modelo Lama 370 mil millones, son necesarios para extraer con precisión las entidades y las relaciones del texto, lo cual es esencial para construir un grafo de conocimiento de alta calidad.

Si bien el uso de un modelo local puede reducir los costos, el intercambio es una disminución significativa en la calidad de los resultados. Los experimentos del autor han demostrado que los resúmenes generados por el modelo Lama 3 no son tan buenos como los producidos por el modelo GPT-4 utilizado en el video anterior.

Para obtener mejores resultados con Graph Rag, es importante usar un LLM más grande y capaz, incluso si eso implica un mayor costo. Además, los mensajes utilizados para interactuar con el LLM deben elaborarse cuidadosamente y adaptarse al modelo específico que se esté utilizando, ya que los diferentes LLM pueden responder de manera diferente al mismo mensaje.

El autor planea continuar explorando Graph Rag y otras implementaciones del marco en videos futuros, ya que cree que es un enfoque prometedor que merece una mayor investigación y refinamiento.