In questa sezione, esploreremo l'utilizzo di modelli di linguaggio locali (LLM) con il framework Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation). Mentre l'uso di un modello locale può offrire alcuni vantaggi, ci sono anche sfide significative da considerare.

Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di un LLM locale è il potenziale risparmio sui costi. L'accesso a un'API remota come OpenAI può essere costoso, soprattutto per applicazioni su larga scala. Eseguendo un modello locale, è possibile evitare questi costi API e potenzialmente ridurre le spese operative complessive del sistema Graph RAG.

Tuttavia, la scelta dell'LLM è fondamentale per Graph RAG. A differenza dei sistemi di recupero-aumento tradizionali, in cui il modello di embedding svolge un ruolo più cruciale, l'LLM in Graph RAG è responsabile dell'estrazione di entità, del riconoscimento delle relazioni e della generazione di sintesi. Un LLM più piccolo o meno capace, come il modello Llama-38B utilizzato nell'esempio, potrebbe avere difficoltà a svolgere queste attività in modo efficace, portando a risultati subottimali.

L'esempio dimostra che le prestazioni del modello Llama-38B non sono buone come quelle del modello GPT-4 utilizzato nel video precedente. La sintesi generata da Llama-38B non riesce a catturare il tema principale del libro con la stessa precisione dell'output di GPT-4. Questo evidenzia l'importanza di utilizzare un LLM più grande e più capace per le applicazioni Graph RAG.

Per affrontare questa sfida, il video suggerisce di esplorare l'uso di modelli più grandi, come il modello Llama-370B di Gro. Tuttavia, ciò comporta il proprio set di considerazioni, come la necessità di gestire i limiti di velocità e i tempi di elaborazione potenzialmente più lunghi richiesti per l'indicizzazione e l'interrogazione.

Per impostare l'ambiente LLM locale per il sistema Graph Retrieval Augmented Generation (Graph RAG), seguire questi passaggi:

1. Scarica e installa AMA: prima di tutto, è necessario scaricare e installare l'AMA (Anthropic Model API) sulla propria macchina locale. Ciò consentirà di utilizzare un modello di linguaggio locale, come il modello Llama 3, per la tua applicazione Graph RAG.

2. Scegli il modello LLM: una volta impostato AMA, è necessario scegliere il modello di linguaggio che si desidera utilizzare. In questo caso, utilizzeremo il modello Llama 3, ma si consiglia di utilizzare un modello più grande se l'hardware lo supporta, poiché i modelli più grandi tendono a funzionare meglio con Graph RAG.

3. Configura le impostazioni di Graph RAG: successivamente, è necessario aggiornare il file settings.yml nel tuo progetto Graph RAG. Imposta la sezione llm per utilizzare l'API AMA, fornendo la chiave API (che in questo caso è "AMA"), il nome del modello (Llama 3) e l'URL di base dell'API (http://localhost:11434/v1).

4. Esegui l'indicizzazione locale: per creare l'indice per i tuoi documenti, esegui il comando python dm_craft_rank.index. Questo elaborerà i file di input nella cartella specificata e genererà gli embedding e i file di indice necessari.

5. Testa l'LLM locale con Graph RAG: una volta completata l'indicizzazione, puoi testare l'LLM locale eseguendo il comando python dm_graph_rag.query con il prompt "what is the main theme of the book". Questo utilizzerà il modello Llama 3 locale per generare una risposta basata sul grafo creato.

Per utilizzare un modello locale con Graph RAG, dovrai prima scaricare e impostare l'AMA (Anthropic) model sulla tua macchina locale. In questo caso, utilizzeremo il modello Llama 3, ma si consiglia di utilizzare un modello più grande se il tuo hardware lo supporta.

Il modello Llama 3 segue lo stesso standard API di OpenAI, rendendo facile sostituire il server API di OpenAI con il nuovo endpoint AMA. L'URL di base predefinito per l'API AMA è http://localhost:11434/v1 e la chiave API è semplicemente "AMA".

Successivamente, dovrai aggiornare il file settings.yml nel tuo progetto Graph RAG per puntare al nuovo endpoint API AMA e al modello. Imposta llm.api_key su "AMA", llm.model su "Llama 3" e llm.base_api sull'endpoint API AMA locale.

Se stai utilizzando l'API Gro per servire il modello, dovrai aggiornare llm.api_key sull'endpoint API Gro e llm.model sul modello Llama 370 miliardi. Inoltre, dovrai impostare llm.requests_per_minute su un valore più basso (ad esempio, 30) per evitare timeout.

Il processo di indicizzazione può richiedere molto tempo, soprattutto quando si utilizza un modello più grande. Su un MacBook Pro M2 con 96GB di RAM, il processo di indicizzazione ha impiegato circa 27 minuti per completare dal 50 al 58% dell'attività.

Una volta completata l'indicizzazione, puoi eseguire la query Graph RAG utilizzando lo stesso prompt del video precedente. La risposta del modello Llama 3 potrebbe non essere buona come la risposta del modello GPT-4, poiché la scelta del modello di linguaggio è più critica per Graph RAG rispetto ai sistemi di QA tradizionali.

L'utilizzo di un modello di linguaggio locale come Llama 3 per il sistema Graph Rack può essere più impegnativo rispetto all'uso di un modello più potente come GPT-4. Le principali ragioni sono:

1. Estrazione di entità e relazioni: la qualità del grafo di conoscenza costruito da Graph Rack dipende fortemente dalla capacità dell'LLM di estrarre accuratamente le entità e le loro relazioni dal testo di input. I modelli più piccoli come Llama 3 potrebbero avere difficoltà con questo compito, portando a un grafo di conoscenza inferiore.

2. Generazione di sintesi: Graph Rack si basa sull'LLM per generare sintesi delle comunità identificate all'interno del grafo di conoscenza. Un LLM più capace come GPT-4 è più adatto a questo compito, producendo sintesi più coerenti e informative.

3. Ingegneria dei prompt: diversi LLM rispondono in modo diverso allo stesso prompt. Ottimizzare i prompt per un modello più piccolo come Llama 3 richiede più sforzo e sperimentazione rispetto all'uso di GPT-4, che ha dimostrato migliori prestazioni con pochi esempi.

I risultati dimostrano che l'uso di un LLM più grande e potente come il modello Llama 370B di Cohere può fornire prestazioni significativamente migliori per il sistema Graph Rack rispetto al modello Llama 3. Tuttavia, ciò comporta costi di elaborazione più elevati e potenziali problemi di limitazione delle velocità quando si utilizza l'API Cohere.

L'ingegneria dei prompt è un aspetto cruciale quando si lavora con i modelli di linguaggio su larga scala (LLM) nel contesto dei sistemi di recupero e generazione aumentata basati su grafi (graph-RAG). La scelta dell'LLM è più importante nei sistemi graph-RAG rispetto ai sistemi di recupero tradizionali, poiché l'LLM svolge un ruolo fondamentale nell'estrazione accurata di entità, nel riconoscimento delle relazioni e nella generazione di sintesi coerenti.

Quando si utilizza un LLM più piccolo come Lama-38B, il modello potrebbe avere difficoltà a estrarre accuratamente entità e relazioni dal testo, portando alla creazione di un grafo di conoscenza inferiore. Ciò, a sua volta, si traduce in sintesi e risposte subottimali. Al contrario, gli LLM più grandi come Lama-370B o GPT-4 hanno una maggiore capacità di comprendere le sfumature del testo e generare output più accurati e informativi.

Tuttavia, utilizzare semplicemente un LLM più grande non è una soluzione definitiva. L'ingegneria dei prompt diventa cruciale per garantire che l'LLM riceva il contesto e le istruzioni appropriate per generare le risposte desiderate. I prompt che funzionano bene per un LLM potrebbero non essere altrettanto efficaci per un altro, poiché i diversi modelli hanno punti di forza e debolezze unici.

Per sbloccare il pieno potenziale dei sistemi graph-RAG, è essenziale creare con cura prompt che siano adattati al particolare LLM utilizzato. Ciò può comportare l'esplorazione di diversi formati, lunghezze e stili di prompt per trovare l'approccio più efficace per un determinato LLM e compito. Inoltre, monitorare le prestazioni del modello e affinare iterativamente i prompt può portare a miglioramenti significativi nell'efficacia complessiva del sistema.

In questa sezione, esploreremo implementazioni alternative del framework Graph RAG e discuteremo possibili direzioni future per questo approccio.

Mentre il video precedente ha dimostrato l'uso di un modello Llama locale con il sistema Graph RAG, i risultati hanno evidenziato l'importanza della selezione di un modello di linguaggio di alta qualità per ottenere prestazioni ottimali. La scelta del modello di linguaggio è un fattore critico nell'approccio Graph RAG, in quanto influisce direttamente sull'estrazione di entità e sull'identificazione delle relazioni, elementi cruciali per la costruzione del grafo di conoscenza.

Una possibile direzione futura è esplorare l'uso di modelli di linguaggio più grandi e potenti, come il modello Llama 370 miliardi, che ha dimostrato risultati migliori rispetto al più piccolo modello Llama 38 miliardi. Tuttavia, l'uso di questi modelli più grandi potrebbe comportare sfide aggiuntive, come requisiti di calcolo aumentati e potenziali problemi di limitazione delle velocità quando si utilizzano servizi API esterni come Gro.

Un'altra area di esplorazione potrebbe essere l'indagine di modelli di embedding alternativi per sostituire il modello di embedding di OpenAI, che attualmente manca di un'API standardizzata tra i diversi fornitori. Sviluppare un'integrazione di modelli di embedding più flessibile e interoperabile potrebbe migliorare la flessibilità e la portabilità complessiva del sistema Graph RAG.

Inoltre, l'importanza dell'ingegneria dei prompt per i diversi modelli di linguaggio non deve essere trascurata. Come menzionato nel video, lo stesso prompt potrebbe non funzionare altrettanto bene per diversi modelli di linguaggio, e personalizzare i prompt alle specifiche forze e capacità di ciascun modello potrebbe portare a prestazioni migliorate.

Infine, l'esplorazione di implementazioni alternative del framework Graph RAG, sviluppate da altri ricercatori o organizzazioni, potrebbe fornire preziosi spunti e opportunità per ulteriori progressi. Il confronto e il contrasto di diversi approcci potrebbe far emergere nuove tecniche o ottimizzazioni da incorporare nel sistema Graph RAG.

L'utilizzo di modelli locali come Lama 3 con Graph Rag non è consigliato, poiché la scelta del modello di linguaggio (LLM) svolge un ruolo fondamentale nelle prestazioni del sistema Graph Rag. LLM più grandi e più capaci, come il modello Lama 370 miliardi, sono necessari per estrarre accuratamente entità e relazioni dal testo, elemento essenziale per costruire un grafo di conoscenza di alta qualità.

Sebbene l'uso di un modello locale possa ridurre i costi, il compromesso è un calo significativo nella qualità dei risultati. Gli esperimenti dell'autore hanno dimostrato che le sintesi generate dal modello Lama 3 non sono buone come quelle prodotte dal modello GPT-4 utilizzato nel video precedente.

Per ottenere risultati migliori con Graph Rag, è importante utilizzare un LLM più grande e più capace, anche se ciò comporta costi più elevati. Inoltre, i prompt utilizzati per interagire con l'LLM dovrebbero essere attentamente elaborati e adattati al modello specifico utilizzato, poiché diversi LLM potrebbero rispondere in modo diverso allo stesso prompt.

L'autore prevede di continuare a esplorare Graph Rag e altre implementazioni del framework in futuri video, in quanto ritiene che si tratti di un approccio promettente che merita ulteriori indagini e raffinamenti.