【LLM大模型】从零实现大模型-GraphRAG，构建LLM中的关系数据库
传统RAG
LLM预训练和微调一般都是基于公开的互联网数据，不可能包含公司内部私有数据，如果你问有关某公司的运营情况，直接基于模型参数生成的回答可能和胡说八道没什么两样。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的思想就是将私有数据作为参考信息传递给LLM。这些私有数据除了作为一种补充信息，也可以作为一种限制，能避免LLM产生幻觉。
参考信息一般以文本、图片等非结构化形式存在。
RAG的流程是：
- 首先要将文本划分成片段，然后将片段转换成向量存储到向量数据库中备用，这个向量就是这段文本语义信息的数字表示。
- 将用户查询转换成向量，并与所有文本片段向量进行相似度计算，取出top k个片段。
- 将用户查询和k个文本片段组织成特定prompt格式输入到LLM中。
GraphRAG
但传统的RAG仍有一些限制。
例如，基于某个公司的运营数据搭建RAG，由于LLM上下文大小的限制，划分的文本片段不可能太大，所以每个文本片段不可能包含太多信息。
如果你问某个员工去年的销售业绩，基于RAG，LLM很可能会给出准确回答，因为某个文本片段很可能包含了某个员工的年终总结信息。但如果你问该员工所在团队去年的销售情况呢？就算某个文本片段包含了该团队的销售数据，LLM也很难通过该员工找到团队的其它成员。
微软最近提出的GraphRAG(Graph-based Retrieval Augmented Generation)就是解决这个问题。
GraphRAG就是将图和传统的RAG结合了起来。
构造知识图谱#
图是由节点和边组成的，节点可以表示各种实体，边表示实体之间的关系。
GraphRAG的核心就是构造知识图谱，可以通过GPT4或者使用像llamaindex（KnowledgeGraphIndex）这样的库构造知识图谱。
将公司运营文档构造成知识图谱：
- 识别出文档中包含的实体以及实体之间的关系（员工，同事）
- 将实体进行聚类（同组同事）
- 对每个聚类进行总结（销售情况）
- 将实体进行向量化，转换到图向量空间
- 提取实体对应的原始文本，并转换成向量
查询#
当用户提问时，首先在知识图谱中找到与用户提问语义相关的实体，同时找到与实体相关的原始文本，最后将这些信息组织成特定prompt格式输入给LLM。
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LLM大模型学习路线↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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