Nesta seção, exploraremos o uso de modelos de linguagem locais (LLMs) com a estrutura Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation). Embora o uso de um modelo local possa trazer alguns benefícios, também existem desafios significativos a serem considerados.

Uma das principais vantagens de usar um LLM local é o potencial de economia de custos. Acessar uma API remota como a OpenAI pode ser caro, especialmente para aplicações em larga escala. Ao executar um modelo local, você pode evitar esses custos de API e potencialmente reduzir as despesas operacionais gerais do seu sistema Graph RAG.

No entanto, a escolha do LLM é fundamental quando se trata do Graph RAG. Ao contrário dos sistemas tradicionais de recuperação aumentada, onde o modelo de incorporação desempenha um papel mais crucial, o LLM no Graph RAG é responsável por extrair entidades, reconhecer relacionamentos e gerar resumos. Um LLM menor ou menos capaz, como o modelo Llama-38B usado no exemplo, pode ter dificuldade em realizar essas tarefas de forma eficaz, levando a resultados subótimos.

O exemplo demonstra que o desempenho do modelo Llama-38B não é tão bom quanto o modelo GPT-4 usado no vídeo anterior. O resumo gerado pelo Llama-38B não consegue capturar o tema principal do livro com a mesma precisão que a saída do GPT-4. Isso destaca a importância de usar um LLM maior e mais capaz para aplicações Graph RAG.

Para abordar esse desafio, o vídeo sugere explorar o uso de modelos maiores, como o modelo Llama-370B da Gro. No entanto, isso vem com seu próprio conjunto de considerações, como a necessidade de gerenciar limites de taxa e os potencialmente maiores tempos de processamento necessários para indexação e consulta.

Em conclusão, embora o uso de um LLM local possa trazer economias de custos, a escolha do LLM é fundamental para o sucesso de um sistema Graph RAG. Avaliar cuidadosamente as capacidades de diferentes LLMs e encontrar o equilíbrio certo entre desempenho e custo é essencial para implantar uma solução Graph RAG eficaz.

Para configurar o ambiente do LLM local para o sistema Graph Retrieval Augmented Generation (Graph RAG), siga estas etapas:

1. Baixe e instale o AMA: Primeiro, você precisa baixar e instalar o AMA (Anthropic Model API) em sua máquina local. Isso permitirá que você use um modelo de linguagem local, como o modelo Llama 3, para seu aplicativo Graph RAG.

2. Escolha o modelo LLM: Depois de configurar o AMA, você precisa escolher o modelo de linguagem que deseja usar. Neste caso, usaremos o modelo Llama 3, mas é recomendável usar um modelo maior se seu hardware puder suportá-lo, pois modelos maiores tendem a ter um melhor desempenho com o Graph RAG.

3. Configure as configurações do Graph RAG: Em seguida, você precisa atualizar o arquivo settings.yml em seu projeto Graph RAG. Defina a seção llm para usar a API AMA, fornecendo a chave da API (que é "AMA" neste caso), o nome do modelo (Llama 3) e a URL base da API (http://localhost:11434/v1).

4. Execute a indexação local: Para criar o índice para seus documentos, execute o comando python dm_craft_rank.index. Isso processará os arquivos de entrada na pasta especificada e gerará os arquivos de incorporação e índice necessários.

5. Teste o LLM local com o Graph RAG: Depois que a indexação estiver concluída, você pode testar o LLM local executando o comando python dm_graph_rag.query com o prompt "what is the main theme of the book". Isso usará o modelo Llama 3 local para gerar uma resposta com base no grafo criado.

Tenha em mente que o uso de um LLM local, como o Llama 3, pode não fornecer o mesmo nível de desempenho que um modelo maior e baseado em nuvem, como o GPT-4. A escolha do LLM é fundamental para o Graph RAG, pois a capacidade do modelo de extrair com precisão entidades e relacionamentos do texto é crucial para a construção de um grafo de conhecimento de alta qualidade. Se possível, considere usar um LLM maior, como o modelo Llama 370 bilhões, que pode fornecer melhores resultados, mas esteja ciente dos possíveis limites de taxa e tempos de processamento mais longos ao usar uma API remota como a Gro.

Para usar um modelo local com o Graph RAG, você primeiro precisará baixar e configurar o modelo AMA (Anthropic) em sua máquina local. Neste caso, usaremos o modelo Llama 3, mas é recomendável usar um modelo maior se seu hardware puder suportá-lo.

O modelo Llama 3 segue o mesmo padrão de API que o OpenAI, facilitando a substituição do servidor de API do OpenAI pelo novo endpoint AMA. A URL base padrão para a API AMA é http://localhost:11434/v1 e a chave da API é simplesmente "AMA".

Em seguida, você precisará atualizar o arquivo settings.yml em seu projeto Graph RAG para apontar para o novo endpoint da API AMA e o modelo. Defina llm.api_key como "AMA", llm.model como "Llama 3" e llm.base_api para o endpoint da API AMA local.

Se você estiver usando a API Gro para servir o modelo, precisará atualizar llm.api_key para o endpoint da API Gro e llm.model para o modelo Llama 370 bilhões maior. Além disso, você precisará definir llm.requests_per_minute para um valor mais baixo (por exemplo, 30) para evitar time-outs.

O processo de indexação pode levar um tempo significativo, especialmente ao usar um modelo maior. Em um MacBook Pro M2 com 96GB de RAM, o processo de indexação levou cerca de 27 minutos para concluir 50-58% da tarefa.

Uma vez concluída a indexação, você pode executar a consulta Graph RAG usando o mesmo prompt do vídeo anterior. A resposta do modelo Llama 3 pode não ser tão boa quanto a resposta do modelo GPT-4, pois a escolha do modelo de linguagem é mais crítica para o Graph RAG em comparação com os sistemas de QA tradicionais.

A razão para isso é que o Graph RAG depende muito da capacidade do modelo de linguagem de extrair com precisão entidades e relacionamentos do texto, que são então usados para construir o grafo de conhecimento. Um modelo de linguagem menor como o Llama 3 pode não ser capaz de realizar essa tarefa tão efetivamente quanto um modelo maior como o Llama 370 bilhões ou o GPT-4.

Para melhorar os resultados, você pode precisar experimentar diferentes prompts que sejam adaptados ao modelo de linguagem específico que você está usando. Além disso, o uso de um modelo de linguagem maior e mais capaz, como o modelo Llama 370 bilhões, pode melhorar significativamente a qualidade da saída do Graph RAG.

O uso de um modelo de linguagem local como o Llama 3 para o sistema Graph Rack pode ser desafiador em comparação com o uso de um modelo mais poderoso como o GPT-4. As principais razões são:

1. Extração de Entidades e Relacionamentos: A qualidade do grafo de conhecimento construído pelo Graph Rack depende muito da capacidade do LLM de extrair com precisão as entidades e seus relacionamentos do texto de entrada. Modelos menores como o Llama 3 podem ter dificuldade com essa tarefa, levando a um grafo de conhecimento inferior.

2. Geração de Resumos: O Graph Rack depende do LLM para gerar resumos das comunidades identificadas dentro do grafo de conhecimento. Um LLM mais capaz, como o GPT-4, é mais adequado para essa tarefa, produzindo resumos mais coerentes e informativos.

3. Engenharia de Prompts: Diferentes LLMs respondem de maneira diferente ao mesmo prompt. Otimizar os prompts para um modelo menor como o Llama 3 requer mais esforço e experimentação em comparação com o uso do GPT-4, que demonstrou um melhor desempenho em few-shot.

Os resultados demonstram que o uso de um LLM maior e mais poderoso, como o modelo Llama 370B da Cohere, pode fornecer um desempenho significativamente melhor para o sistema Graph Rack em comparação com o modelo Llama 3. No entanto, isso vem com o custo de um maior tempo de processamento e possíveis problemas de limitação de taxa ao usar a API da Cohere.

Em geral, a escolha do LLM é um fator crítico para o sucesso da abordagem Graph Rack, e os usuários devem considerar cuidadosamente os trade-offs entre o tamanho do modelo, o desempenho e o custo ao selecionar o LLM apropriado para seu caso de uso.

A engenharia de prompts é um aspecto crítico ao trabalhar com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) no contexto de sistemas baseados em grafos de recuperação e geração aumentada (graph-RAG). A escolha do LLM é mais crucial no graph-RAG em comparação com os sistemas de recuperação tradicionais, pois o LLM desempenha um papel fundamental na extração precisa de entidades, no reconhecimento de relacionamentos e na geração de resumos coerentes.

Ao usar um LLM menor como o Lama-38B, o modelo pode ter dificuldade em extrair com precisão as entidades e os relacionamentos do texto, levando à criação de um grafo de conhecimento inferior. Isso, por sua vez, resulta em resumos e respostas subótimos. Em contraste, LLMs maiores como Lama-370B ou GPT-4 têm uma maior capacidade de entender as nuances do texto e gerar saídas mais precisas e informativas.

No entanto, simplesmente usar um LLM maior não é uma solução definitiva. A engenharia de prompts se torna crucial para garantir que o LLM receba o contexto e as instruções apropriados para gerar as respostas desejadas. Prompts que funcionam bem para um LLM podem não ser tão eficazes para outro, pois os diferentes modelos têm pontos fortes e fracos únicos.

Para desbloquear todo o potencial dos sistemas graph-RAG, é essencial criar prompts cuidadosamente adaptados ao LLM específico sendo usado. Isso pode envolver experimentar diferentes formatos, comprimentos e estilos de prompt para encontrar a abordagem mais eficaz para um determinado LLM e tarefa. Além disso, monitorar o desempenho do modelo e refinar iterativamente os prompts pode levar a melhorias significativas na eficácia geral do sistema.

Investindo tempo e esforço na engenharia de prompts, você pode maximizar as capacidades do seu sistema graph-RAG e garantir que o LLM seja capaz de aproveitar o grafo de conhecimento para gerar respostas de alta qualidade e contextualmente relevantes.

Nesta seção, exploraremos implementações alternativas da estrutura Graph RAG e discutiremos possíveis direções futuras para essa abordagem.

Embora o vídeo anterior tenha demonstrado o uso de um modelo local Llama com o sistema Graph RAG, os resultados destacaram a importância de selecionar um modelo de linguagem de alta qualidade para um desempenho ideal. A escolha do modelo de linguagem é um fator crítico na abordagem Graph RAG, pois afeta diretamente a extração de entidades e a identificação de relacionamentos, que são cruciais para a construção do grafo de conhecimento.

Uma possível direção futura é explorar o uso de modelos de linguagem maiores e mais poderosos, como o modelo Llama 370 bilhões, que demonstrou resultados melhores em comparação com o menor modelo Llama 38 bilhões. No entanto, o uso desses modelos maiores pode vir com desafios adicionais, como requisitos computacionais aumentados e possíveis problemas de limitação de taxa ao usar serviços de API externos como a Gro.

Outra área de exploração poderia ser a investigação de modelos de incorporação alternativos para substituir o modelo de incorporação do OpenAI, que atualmente carece de uma API padronizada entre diferentes provedores. O desenvolvimento de uma integração de modelo de incorporação mais flexível e interoperável poderia melhorar a flexibilidade e a portabilidade geral do sistema Graph RAG.

Adicionalmente, a importância da engenharia de prompts para diferentes modelos de linguagem não deve ser negligenciada. Como mencionado no vídeo, o mesmo prompt pode não funcionar igualmente bem para diferentes modelos de linguagem, e personalizar os prompts para os pontos fortes e capacidades específicos de cada modelo poderia levar a um desempenho melhorado.

Alémdisso, explorar implementações alternativas da estrutura Graph RAG, desenvolvidas por outros pesquisadores ou organizações, poderia fornecer insights valiosos e oportunidades para avanços adicionais. Comparar e contrastar diferentes abordagens pode revelar novas técnicas ou otimizações que podem ser incorporadas ao sistema Graph RAG.

Em resumo, as direções futuras para explorar implementações alternativas do Graph RAG incluem:

1. Investigar o uso de modelos de linguagem maiores e mais poderosos, como o modelo Llama 370 bilhões, abordando os desafios associados.
2. Desenvolver uma integração de modelo de incorporação mais flexível e interoperável para substituir a abordagem atual baseada no OpenAI.
3. Enfatizar a importância da engenharia de prompts para diferentes modelos de linguagem a fim de otimizar o desempenho.
4. Explorar e comparar implementações alternativas da estrutura Graph RAG desenvolvidas por outros pesquisadores ou organizações.

Ao seguir esses caminhos de exploração, o sistema Graph RAG pode ser ainda mais refinado e aprimorado, levando a um desempenho melhorado e a uma aplicabilidade mais ampla em vários domínios.

O uso de modelos locais como o Lama 3 com o Graph Rag não é recomendado, pois a escolha do modelo de linguagem (LLM) desempenha um papel crítico no desempenho do sistema Graph Rag. LLMs maiores e mais capazes, como o modelo Lama 370 bilhões, são necessários para extrair com precisão entidades e relacionamentos do texto, o que é essencial para a construção de um grafo de conhecimento de alta qualidade.

Embora o uso de um modelo local possa reduzir custos, a contrapartida é uma diminuição significativa na qualidade dos resultados. Os experimentos do autor mostraram que os resumos gerados pelo modelo Lama 3 não são tão bons quanto os produzidos pelo modelo GPT-4 usado no vídeo anterior.

Para obter melhores resultados com o Graph Rag, é importante usar