Comment structurer et récupérer efficacement les données ?
Avant de plonger dans les spécificités des knowledge graphs et de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) et comment les utiliser, la clé ici est d’abord de comprendre les concepts d’indexation et de clustering.
Ces concepts sont fondamentaux car ils permettent de structurer les données de manière à permettre de récupérer les informations dont vous avez besoin à la vitesse dont vous avez besoin. L’idée est d’appliquer le concept d’ontologie pour des données bien structurées et des algorithmes pour une récupération rapide.
Indexation
L’indexation est l’objectif principal pour une récupération rapide et des requêtes optimisées dans de grands ensembles de données.
Il réduit la nécessité d’analyser l’ensemble des données, améliore l’évolutivité et réduit la latence, ce qui permet une gestion efficace des requêtes complexes telles que les traversées à plusieurs sauts et les recherches en texte intégral.
Clustering
Le clustering organise les données en groupes significatifs, ce qui améliore l’efficacité de la recherche et permet des analyses avancées, telles que la détection d’anomalies et la reconnaissance de modèles.
Il optimise également le stockage et prend en charge un meilleur équilibrage de charge dans les systèmes distribués.
Comparaison des approches
Pour développer une stratégie d’indexation efficace, il est important de prendre en compte non seulement les prompts que vos utilisateurs fourniront au LLM, mais aussi les attentes des experts métier concernant les réponses du LLM.
Knowledge Graph : la stratégie d’indexation dans un graphe de connaissances est connue sous le nom d’étiquetage, où les nœuds et les arêtes sont catégorisés par des étiquettes.
Base de données vectorielle : La stratégie d’indexation dans une base de données vectorielle est appelée indexation vectorielle, qui optimise la récupération de données de grande dimension. Ne confondez pas cela avec les algorithmes de récupération, où des algorithmes tels que Approximate Nearest Neighbor (ANN) ou K-Nearest Neighbors (KNN) sont souvent utilisés pour la recherche de similarité.
Applications pratiques
La principale différence entre ces approches est que dans un graphe de connaissances, l’indexation implique une classification où les clusters sont triés par type (par exemple, temporel, causal, corrélation, propriété, séquentiel, hiérarchique, etc.).
Dans une base de données vectorielle, le clustering et l’indexation reposent davantage sur des algorithmes.
Conclusion
Pour résumer, la stratégie d’indexation du Knowledge Graph est plus précise en termes de classification pour structurer les données, tandis que la stratégie de la base de données vectorielle s’appuie fortement sur des algorithmes, ce qui la rend plus adaptée à l’optimisation, notamment en termes de vitesse de récupération.
Il commence à devenir plus clair maintenant pourquoi nous utilisons HybridRAG pour Turing, n’est-ce pas ?