Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ cục bộ (LLM) với khung Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation). Mặc dù sử dụng một mô hình cục bộ có thể mang lại một số lợi ích, nhưng cũng có những thách thức đáng kể cần phải cân nhắc.

Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng LLM cục bộ là tiềm năng tiết kiệm chi phí. Truy cập một API từ xa như OpenAI có thể tốn kém, đặc biệt là đối với các ứng dụng quy mô lớn. Bằng cách chạy một mô hình cục bộ, bạn có thể tránh được các chi phí API này và có thể giảm được tổng chi phí hoạt động của hệ thống Graph RAG của bạn.

Tuy nhiên, việc lựa chọn LLM là rất quan trọng khi sử dụng Graph RAG. Khác với các hệ thống truy hồi tăng cường truyền thống, nơi mô hình nhúng đóng vai trò quan trọng hơn, LLM trong Graph RAG chịu trách nhiệm trích xuất các thực thể, nhận dạng các mối quan hệ và tạo ra các bản tóm tắt. Một LLM nhỏ hơn hoặc ít năng lực hơn, như mô hình Llama-38B được sử dụng trong ví dụ, có thể gặp khó khăn trong việc thực hiện các tác vụ này một cách hiệu quả, dẫn đến kết quả không tối ưu.

Ví dụ cho thấy hiệu suất của mô hình Llama-38B không tốt bằng mô hình GPT-4 được sử dụng trong video trước. Bản tóm tắt được tạo ra bởi Llama-38B không thể nắm bắt chủ đề chính của cuốn sách chính xác như đầu ra của GPT-4. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng một LLM lớn hơn và có khả năng hơn cho các ứng dụng Graph RAG.

Để giải quyết thách thức này, video đề xuất khám phá việc sử dụng các mô hình lớn hơn, như mô hình Llama-370B từ Gro. Tuy nhiên, điều này đi kèm với một số vấn đề cần xem xét, chẳng hạn như nhu cầu quản lý các giới hạn tốc độ và thời gian xử lý có thể lâu hơn cần thiết cho việc lập chỉ mục và truy vấn.

Kết luận, mặc dù sử dụng LLM cục bộ có thể mang lại tiết kiệm chi phí, việc lựa chọn LLM là rất quan trọng đối với sự thành công của một hệ thống Graph RAG. Đánh giá cẩn thận khả năng của các LLM khác nhau và tìm ra sự cân bằng đúng giữa hiệu suất và chi phí là điều thiết yếu để triển khai một giải pháp Graph RAG hiệu quả.