Knowledge Graph RAG: Die Zukunft der KI-gestützten Wissensnutzung

9. Juli 2024

In der Welt der künstlichen Intelligenz hat sich Retrieval Augmented Generation (RAG) als leistungsstarke Methode etabliert, um internes oder spezifisches Wissen effektiv zu nutzen. Während es bereits zahlreiche Anwendungen und Lösungen für klassisches RAG gibt, möchte ich heute eine innovative Weiterentwicklung vorstellen: Retrieval-Augmented Generation mit Knowledge Graphs.

Klassisches RAG: Ein kurzer Überblick Herkömmliche RAG-Ansätze, wie sie beispielsweise mit Azure AI Search, Microsoft Copilot Studio oder Frameworks wie Langchain und LlamaIndex umgesetzt werden, basieren oft auf Vector Stores. Dabei werden Dokumente in kleinere Einheiten zerlegt, in Vektoren umgewandelt und in einer Datenbank gespeichert.

Die nächste Evolutionsstufe: Knowledge Graph RAG Der entscheidende Unterschied beim Knowledge Graph RAG liegt in der Art der Datenverarbeitung und -struktur:

  1. Datenzerlegung: Anstatt Texte nur zu fragmentieren, werden sie in semantische Einheiten zerlegt.
  2. Entitätsextraktion: Aus den Daten werden Entitäten wie Personen, Orte oder Tätigkeiten identifiziert.
  3. Beziehungsanalyse: Zwischen den Entitäten werden Beziehungen und Hierarchien hergestellt.
  4. Graph-Erstellung: Aus diesen Informationen wird ein Knowledge Graph generiert.
  5. KI-unterstützte Verfeinerung: Bereits in diesem Stadium kommt ein Large Language Model (LLM) zum Einsatz, um Entitäten und Beziehungen präzise zu definieren und zu strukturieren.

Vorteile von Knowledge Graph RAG:

  • Tieferes Kontextverständnis: Durch die explizite Darstellung von Beziehungen kann das System komplexe Zusammenhänge besser erfassen.
  • Verbessertes Reasoning: Die Graphstruktur ermöglicht Multi-Hop-Reasoning über verschiedene Informationsquellen hinweg.
  • Höhere Präzision: Durch die strukturierte Wissensrepräsentation werden Halluzinationen reduziert und die faktische Genauigkeit erhöht.
  • Flexibilität: Knowledge Graphs lassen sich leichter mit verschiedenen KI-Techniken und Datenmodalitäten kombinieren.

Erläuterung und Gegenüberstellung der RAG Technologien:

Pipeline RAG klassisch und RAG Knowledge Graph

Retrieval-Augmented Generation mit Knowledge Graphs

Herausforderungen und Ausblick: Die Implementierung von Knowledge Graph RAG ist komplexer als klassische Ansätze und erfordert sorgfältige Planung sowie kontinuierliche Pflege. Dennoch bietet diese Methode enormes Potenzial für Unternehmen, die ihre KI-Systeme auf ein neues Level heben wollen.

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit spezialisierter Tools und der wachsenden Expertise in diesem Bereich wird Knowledge Graph RAG zweifellos eine Schlüsselrolle in der Zukunft der KI-gestützten Informationsverarbeitung spielen.

Knowledge Graph RAG repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der Art und Weise, wie wir Wissen für KI-Systeme strukturieren und nutzen. Für Unternehmen, die nach Wegen suchen, ihr Wissensmanagement und ihre KI-Anwendungen zu optimieren, könnte dieser Ansatz der Schlüssel zu tiefgreifenderen Erkenntnissen und präziseren Ergebnissen sein.

Die Zukunft der KI ist wissensorientiert

Mit dem Wachstum und der zunehmenden Komplexität von Informationen wird die Fähigkeit, über umfangreiche Wissensbestände zu schlussfolgern, immer wichtiger. Große Sprachmodelle (LLMs) treiben zwar eine neue Welle der Sprach-KI an, aber ohne Verankerung in strukturiertem Wissen bleibt ihre Verständnisfähigkeiten begrenzt, besonders in komplexen relationalen Bereichen.

Wissensgraphen bieten eine leistungsstarke und ergänzende Darstellungsmöglichkeit, die LLMs und RAG-Modelle für Information und Reasoning erweitern können. Für Anwendungsfälle mit hochgradig relationalen oder hierarchischen Informationsarchitekturen sind Wissensgraph-RAGs entscheidend, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.

Trotz der Herausforderungen entwickelt sich die Zukunft der KI hin zu wissensorientierten Systemen, die die Skalierbarkeit und Flexibilität von Sprachmodellen mit der Tiefe und Verankerung von strukturierten und lokalen bzw. internen Wissens kombinieren.

Diese Entwicklungen zeigen, dass die Integration von strukturiertem Wissen und fortschrittlichen KI-Technologien eine vielversprechende Richtung für die Zukunft der künstlichen Intelligenz darstellt.

Quellen: “When to Build a Knowledge Graph RAG System”, Anthony Alcaraz und “Welcome to GraphRAG” https://microsoft.github.io/graphrag/