LightRAG：新一代 RAG 系統，更輕量、更快速
在生成式 AI 領域，檢索增強生成（RAG）系統已成為提升大型語言模型（LLM）效能的重要工具。然而，傳統 RAG 系統存在著資料表示方式扁平、缺乏上下文感知等限制，導致產生的回答往往不夠全面且難以捕捉複雜的關聯性。為了突破這些瓶頸，香港大學資料科學實驗室推出了 LightRAG，一種結合知識圖譜和嵌入式檢索系統的創新 RAG 框架，旨在提供更輕量、更快速且更精確的資訊檢索。
LightRAG 的核心優勢：圖譜索引與雙層檢索
LightRAG 的兩大賣點是基於圖譜的索引機制和雙層檢索框架。圖譜索引利用實體識別和知識圖譜建構，將文件中的實體和關係映射出來，形成一個結構化的知識網絡。這個知識圖譜不僅包含實體本身的資訊，還記錄了實體之間的關聯，讓模型能夠更好地理解上下文。
而雙層檢索框架則針對不同類型的查詢，提供更精確的檢索結果。對於特定、細節性的查詢，系統會從知識圖譜的個別節點和邊緣中提取資訊，提供詳細的局部資訊。對於需要更廣泛的主題或抽象概念的查詢，系統則會整合來自多個實體的資訊，提供更全面的全局視角。
LightRAG 如何運作？
LightRAG 的索引流程大致分為以下幾個步驟：
- 文件分割： 將原始文本分割成更小、更易於管理的段落或句子。
- 實體與關係抽取： 使用 LLM 識別文本中的實體（如人名、日期、地點等）及其之間的關係，建立知識圖譜。
- 鍵值對生成： 利用 LLM 分析提取出的實體和關係，為每個實體節點和關係邊緣生成結構化的鍵值對，方便後續檢索。
- 向量嵌入： 將鍵值對中的值（Value）轉換為向量嵌入，儲存到向量資料庫中。
- 去重： 合併重複的實體和關係，優化圖譜結構，提高檢索效率。
在查詢階段，LightRAG 首先從使用者查詢中提取關鍵詞，然後根據關鍵詞的類型和查詢的需求，選擇低層或高層檢索模式。低層檢索針對局部查詢，從個別節點和邊緣中提取資訊；高層檢索則針對全局查詢，整合來自多個實體的資訊。透過結合關鍵詞匹配和知識圖譜的結構化資訊，LightRAG 能夠更精準地檢索到相關內容，提供更符合使用者需求的答案。
LightRAG 的優勢與應用
相較於傳統 RAG 系統，LightRAG 具有以下優勢：
- 更高的檢索準確性： 透過知識圖譜和雙層檢索框架，LightRAG 能夠更好地理解上下文，提供更精確的檢索結果。
- 更快的檢索速度： 基於圖譜的索引機制和向量嵌入技術，LightRAG 能夠快速定位相關資訊，提高檢索效率。
- 更低的成本： 透過減少不必要的 API 呼叫和降低計算資源消耗，LightRAG 能夠有效降低成本。
- 更強的可擴展性： LightRAG 能夠輕鬆整合新的知識，並支援漸進式更新，確保系統在快速變化的資料環境中保持有效性。
LightRAG 在法律、金融、醫療等領域具有廣闊的應用前景。例如，在法律領域，LightRAG 能夠協助律師快速檢索相關法條和案例，提高工作效率；在金融領域，LightRAG 能夠幫助分析師從海量資訊中提取關鍵資訊，做出更明智的投資決策；在醫療領域，LightRAG 能夠協助醫生快速查找相關文獻和病例，提供更精確的診斷和治療方案。
TokenTracker 工具：監控與管理 Token 消耗
LightRAG 還提供了一個名為 TokenTracker 的工具，用於監控和管理大型語言模型的 Token 消耗。這個工具對於控制 API 成本和優化效能非常有用，可以幫助開發者更有效地利用 LLM 資源。
總結
LightRAG 是一個結合知識圖譜和嵌入式檢索系統的創新 RAG 框架，它透過圖譜索引和雙層檢索機制，有效提升了資訊檢索的準確性、速度和效率。LightRAG 的出現，為 RAG 系統的發展帶來了新的方向，也為各行各業的應用提供了更強大的支援。隨著技術的進步，我們可以期待 LightRAG 在未來發揮更大的作用。
參考閱讀
- https://github.com/HKUDS/LightRAG
- https://lightrag.github.io/
- https://arxiv.org/abs/2410.05779
- https://medium.com/@sahin.samia/lightrag-retrieval-augmented-generation-with-graph-based-insights-2473d7f6fd33
