Costruire un’Applicazione Graph RAG: Un Nuovo Modo di Migliorare i LLM con i Knowledge Graph

Hai mai provato a fare una domanda a un Large Language Model (LLM) e ricevuto una risposta che sembrava convincente, ma poi, scavando un po’, ti sei reso conto che era imprecisa o addirittura sbagliata? Questo capita perché i LLM, per quanto avanzati, non hanno un accesso diretto a una base di conoscenza strutturata. Ed è qui che entra in gioco il Retrieval-Augmented Generation (RAG) con Knowledge Graph.

Un Knowledge Graph è una rete di informazioni strutturate, in cui i dati sono organizzati come nodi collegati tra loro in base alle loro relazioni. Usando un approccio Graph RAG, possiamo migliorare le risposte di un LLM combinando la sua capacità generativa con un sistema di recupero dati basato su relazioni logiche. Risultato? Meno allucinazioni, più accuratezza e una comprensione contestuale più solida.

Ma come possiamo costruire una semplice applicazione che sfrutti questo metodo? Scopriamolo insieme.

Creare una Graph RAG App con LlamaIndex e Neo4j

Immaginiamo di voler creare un assistente per rispondere a domande su un settore specifico, come la medicina, utilizzando documentazione strutturata in un Knowledge Graph. Ecco i passi fondamentali:

Setup dell’Ambiente

Per costruire la nostra applicazione useremo Python e librerie specifiche:

• LlamaIndex per la gestione del Retrieval-Augmented Generation.
• Neo4j per il Knowledge Graph.
• LangChain per orchestrare l’interazione tra il modello e i dati.

Installa le librerie necessarie con:

pip install llama-index langchain neo4j

Creare e Popolare il Knowledge Graph

Per usare Neo4j, dobbiamo prima avviarlo. Se non lo hai già installato, puoi usare Docker:

docker run \ --name neo4j \ -d \ -p 7474:7474 -p 7687:7687 \ -e NEO4J_AUTH=neo4j/test \ neo4j

Ora colleghiamoci e creiamo alcuni nodi e relazioni:

from neo4j import GraphDatabase driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "test")) def create_graph(tx): tx.run(""" CREATE (a:Malattia {nome: 'Diabete'}) CREATE (b:Trattamento {nome: 'Insulina'}) CREATE (a)-[:TRATTATO_CON]->(b) """) with driver.session() as session: session.write_transaction(create_graph)

Abbiamo appena creato un nodo “Diabete”, un nodo “Insulina” e una relazione tra i due.

Collegare il Knowledge Graph al nostro LLM

Ora vogliamo fare in modo che il nostro LLM utilizzi il Knowledge Graph per recuperare informazioni prima di generare una risposta. Ecco come possiamo integrare LlamaIndex:

from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from langchain.graphs import Neo4jGraph graph = Neo4jGraph(url="bolt://localhost:7687", username="neo4j", password="test") def query_graph(query): response = graph.query(""" MATCH (m:Malattia {nome: $query})-[:TRATTATO_CON]->(t) RETURN m.nome, t.nome """, params={"query": query}) return response query_graph("Diabete")

Ora, quando chiediamo informazioni su una malattia, l’app restituirà anche i trattamenti associati, migliorando la comprensione del contesto.

Integrazione con il Modello LLM

Per completare l’app, combiniamo il tutto con un LLM come GPT-4 o Llama 3:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.chains import RetrievalQA llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", api_key="TUO_API_KEY") retrieval_qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=query_graph) response = retrieval_qa.run("Quali trattamenti esistono per il diabete?") print(response)

A questo punto, il nostro LLM sarà in grado di generare risposte più precise, basandosi sulle informazioni strutturate nel Knowledge Graph!

Il Graph RAG è un metodo incredibilmente potente per migliorare i LLM, soprattutto in contesti in cui la precisione delle informazioni è cruciale, come nella medicina, nella finanza o nel diritto.

Quindi, cosa aspetti? Prova a costruire il tuo Knowledge Graph, collega il tuo modello di AI e osserva come le risposte diventano più intelligenti e contestualmente pertinenti!

Se hai domande o vuoi condividere il tuo progetto, scrivimi nei commenti. Buon coding!