Scopri come GraphRAG rivoluziona la generazione di dati e analizza i costi coinvolti.
Il concetto di GraphRAG rappresenta un approccio innovativo nell’ambito della Retrieval-Augmented Generation (RAG), offrendo alle aziende l’opportunità di estrarre valore significativo da dataset complessi. A differenza dei metodi tradizionali di embedding e vettorizzazione dei dati, la costruzione di un grafo richiede un impegno maggiore sia in termini di sforzi che di costi. Attraverso questo articolo, forniremo un esempio pratico per stimare i costi di creazione del proprio grafo e chiariremo perché questa tecnologia rappresenta un investimento valido.
Un’analisi costi può iniziare con un semplice esercizio. Immagina di voler costruire un grafo per un documento, come “Il Mago di Oz”. Le spese possono variare significativamente a seconda delle applicazioni, dei modelli utilizzati e delle modalità di interazione. Le seguenti stime offrono solo una guida preliminare.
È interessante notare che i costi associati ai modelli di linguaggio continuano a subire notevoli ottimizzazioni. Modelli specificamente tarati per la creazione di grafi sono già in fase di sviluppo. Quando si valuta una tecnologia emergente, è fondamentale considerare il valore che queste nuove capacità possono rivelare, senza lasciarsi sopraffare dai costi iniziali.
Perché scegliere GraphRAG?
I sistemi RAG tradizionali sono abili nel recuperare informazioni specifiche, ma tendono a incontrare difficoltà nel fornire risposte che richiedono una comprensione più ampia di documenti interi o insiemi di documenti. Ad esempio:
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Questa limitazione nasce dal fatto che i sistemi di recupero tradizionali ritornano solo informazioni isolate. Al contrario, un grafo della conoscenza cattura le relazioni tra vari enti, oggetti e sistemi, fornendo una comprensione olistica dei documenti in maniera efficiente dal punto di vista della memoria.
Costi principali di GraphRAG
1. Costruire il grafo: Se i dati contengono metadati rilevanti, costruire un grafo può risultare relativamente semplice. Tuttavia, per dati non strutturati, come un romanzo, la sfida aumenta notevolmente. Esistono due elementi chiave di un grafo:
- Nodi: Entità chiave nei documenti, come personaggi e luoghi.
- Archi: Le relazioni tra queste entità, valutate anche con un indice di rilevanza numerico.
L’analisi dei documenti avviene a blocchi, generando nodi e archi tramite modelli di linguaggio avanzati. Questo processo è particolarmente dispendioso, considerando che le chiamate ai modelli di linguaggio incidono senza pietà sui costi complessivi.
In un confronto, l’embedding tradizionale di documenti per RAG è molto meno costoso: inglobare l’intero testo de “Il Mago di Oz” è costato solo $0.0056. Questo rende evidente che i costi di costruzione di un grafo sono significativamente superiori.
2. Costi di hosting e inferenza: Anche se non sono l’obiettivo principale di questo articolo, i costi di inferenza dipendono dal contesto e possono variare tra GraphRAG e applicazioni RAG tradizionali. Inoltre, i costi di hosting per GraphRAG sono ancora in fase di evoluzione.
Analisi dei costi
La costruzione del grafo porta a un consumo di token che deve essere calcolato, seguendo diversi passaggi di analisi e query. È possibile quantificare i costi di costruzione del grafo in base ai modelli utilizzati. Ad esempio, utilizzando modelli come GPT-4-Turbo, si può approfondire la quantificazione dei costi attraverso token e insiemi di dati.
È fondamentale considerare il valore generato rispetto ai costi. Pensando al tempo che una persona impiega per esaminare documenti aziendali, GraphRAG offre una soluzione innovativa che rende disponibile questo livello di conoscenza profonda in pochi secondi.
La traiettoria futura dei costi di GraphRAG vedrà approfondimenti in corso per definire metodologie più efficienti e combine tecniche di NLP tradizionale con approcci moderni per migliorare ulteriormente l’economia di costruzione di grafi. Le prospettive di utilizzo di modelli di linguaggio più specializzati porteranno benefici non solo in termini di costo, ma anche di prestazioni.
Riassumendo, GraphRAG offre un approccio trasformativo per le applicazioni RAG, consentendo alle aziende di accedere a nuovi livelli di valore dai propri dati. Sebbene i costi di creazione di un grafo siano superiori a quelli dei metodi di embedding tradizionali, il valore restituito può superare questi investimenti.
Per esplorare ulteriormente questa tecnologia emergente, puoi considerare il GraphRAG solution accelerator, utile per iniziare, benchmarkare i costi e implementare nella tua azienda.