在本节中，我们将探讨在图形 RAG（检索增强生成）框架中使用本地语言模型 (LLM) 的应用。虽然使用本地模型可以带来一些好处，但也存在着重大挑战需要考虑。

使用本地 LLM 的主要优势之一是潜在的成本节省。访问像 OpenAI 这样的远程 API 可能会很昂贵，特别是对于大规模应用程序而言。通过运行本地模型，您可以避免这些 API 成本，并可能降低您的图形 RAG 系统的整体运营费用。

然而，在图形 RAG 中选择 LLM 至关重要。与传统的检索增强系统不同，其中嵌入模型起着更关键的作用，图形 RAG 中的 LLM 负责提取实体、识别关系和生成摘要。较小或功能较弱的 LLM，如示例中使用的 Llama-38B 模型，可能难以有效地执行这些任务，从而导致次优的结果。

该示例表明，Llama-38B 模型的性能不如前一个视频中使用的 GPT-4 模型。Llama-38B 生成的摘要无法像 GPT-4 输出那样准确地捕捉到该书的主要主题。这突出了为图形 RAG 应用程序使用更大和更强大的 LLM 的重要性。

为了解决这一挑战，该视频建议探索使用更大的模型，如 Gro 公司的 Llama-370B 模型。然而,这也带来了自己的一系列考虑因素,例如需要管理速率限制以及索引和查询所需的潜在更长处理时间。

总之,虽然使用本地 LLM 可以带来成本节省,但 LLM 的选择对于图形 RAG 系统的成功至关重要。仔细评估不同 LLM 的功能,并找到性能和成本之间的最佳平衡,对于部署有效的图形 RAG 解决方案至关重要。