在本節中，我們將探討在圖形 RAG（檢索增強生成）框架中使用本地語言模型 (LLM) 的應用。雖然使用本地模型可以帶來一些好處，但也存在著重大挑戰。

使用本地 LLM 的主要優勢之一是潛在的成本節省。訪問像 OpenAI 這樣的遠程 API 可能很昂貴，尤其是對於大規模應用程序而言。通過運行本地模型，您可以避免這些 API 成本，並可能降低您的圖形 RAG 系統的整體運營開支。

然而，在圖形 RAG 中選擇 LLM 至關重要。與傳統的檢索增強系統不同，其中嵌入模型扮演更關鍵的角色，LLM 在圖形 RAG 中負責提取實體、識別關係和生成摘要。較小或功能較弱的 LLM（如示例中使用的 Llama-38B 模型）可能難以有效地執行這些任務，從而導致次優的結果。

該示例表明，Llama-38B 模型的性能不如先前視頻中使用的 GPT-4 模型。Llama-38B 生成的摘要無法像 GPT-4 輸出那樣準確地捕捉該書的主題。這突出了為圖形 RAG 應用程序使用更大和更強大的 LLM 的重要性。

為了解決這一挑戰，該視頻建議探索使用更大的模型，如 Gro 的 Llama-370B 模型。但這也帶來了自己的一些考慮因素，例如需要管理速率限制以及索引和查詢所需的潛在更長處理時間。

總之，雖然使用本地 LLM 可以帶來成本節省，但 LLM 的選擇對於圖形 RAG 系統的成功至關重要。仔細評估不同 LLM 的功能，並在性能和成本之間找到適當的平衡，對於部署有效的圖形 RAG 解決方案至關重要。