このセクションでは、Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation) フレームワークでローカル言語モデル (LLM) を使用する方法を探ります。ローカルモデルを使用することにはいくつかの利点がありますが、考慮すべき重要な課題もあります。

ローカル LLM を使用する主な利点の1つは、コスト削減の可能性です。OpenAIのようなリモートAPIにアクセスするのは、特に大規模なアプリケーションの場合、高価になる可能性があります。ローカルモデルを実行することで、これらのAPI費用を回避し、Graph RAGシステムの全体的な運用コストを削減できる可能性があります。

ただし、Graph RAGの場合、LLMの選択が非常に重要です。従来の検索支援システムでは、埋め込みモデルが より重要な役割を果たしますが、Graph RAGでは、LLMが実体の抽出、関係性の認識、要約の生成を担当します。例で使用されているLlama-38Bのような小さいモデルや能力の低いモデルでは、これらのタスクを効果的に実行するのが困難で、結果が最適ではない可能性があります。

例では、Llama-38Bモデルの性能が前回のビデオで使用されたGPT-4モデルほど良くないことが示されています。Llama-38Bが生成した要約は、GPT-4の出力ほど本の主題を正確に捉えられていません。これは、Graph RAGアプリケーションには、より大きくより優れたLLMを使用することの重要性を示しています。

この課題に対処するため、ビデオでは、Groの Llama-370Bモデルのような大規模なモデルの使用を検討することを提案しています。ただし、これにはレート制限の管理や、インデックス作成とクエリの処理に必要な時間が長くなるといった課題も伴います。

結論として、ローカルLLMを使用することでコスト削減が可能ですが、LLMの選択がGraph RAGシステムの成功にとって非常に重要です。さまざまなLLMの機能を慎重に評価し、パフォーマンスとコストのバランスを見つけることが、効果的なGraph RAGソリューションを展開するために不可欠です。