Graffiti: Коли Знання Стають Живими, а AI – Розуміючим Співрозмовником
Я люблю історії, особливо ті, що народжуються з перетинів технологій та людського досвіду. Сьогоднішня розповідь – про те, як ми можемо наповнити штучний інтелект життям, дозволивши йому не лише відповідати на запитання, але й розуміти еволюцію знань. Йдеться про Graffiti, платформу, яка робить саме це, перетворюючи статичні бази даних на динамічні, “часові” графи знань.
Кожен з нас знає, як важливо пам’ятати минуле, враховувати досвід та зміни. Так само і для AI! Уявіть собі агента, який пам’ятає не лише поточні переваги клієнта, але й його минулі смаки. Або систему, яка може аналізувати зміни на ринку та адаптовувати свої відповіді відповідно до нових реалій. Це сила Graffiti.
Від Статики до Динаміки: Чому RAG Потребує Еволюції
Традиційний Retrieval-Augmented Generation (RAG) – це чудовий інструмент для надання вашим AI доступу до даних. Він дозволяє агентам “знати” інформацію з ваших документів та баз даних. Але, як часто говориться, RAG сам по собі має обмеження. Головне з них – його статичність.
Уявіть собі, що ви будуєте бізнес або платформу. Ваші дані постійно змінюються: змінюються вподобання користувачів, змінюються внутрішні показники, змінюються умови на ринку. RAG, як він є сьогодні, не може встигати за цим потоком. Вам доводиться постійно вручну оновлювати його знання, синхронізувати базу даних, що неефективно та ненадійно.
Саме тут вступає в гру Graffiti. Це платформа, яка створює “часові” графи знань. Це як шар поверх RAG, який постійно поглинає дані, фіксуючи зміни та веде історичний запис. Ваш агент не просто має доступ до інформації, він розуміє, як вона змінювалася з часом.
Graffiti: Погляд у Майбутнє Знань
Graffiti – це новий подих у світі AI. Його основна ідея полягає у врахуванні контексту часу, розумінні еволюції даних. Він дозволяє вам створювати систему, яка не лише відповідає на запитання, але й враховує історичний контекст.
Що це означає практично?
- Динамічні знання: Graffiti постійно оновлює базу знань відповідно до змін у ваших даних.
- Історичний запис: Платформа зберігає інформацію про те, як змінювалися дані – знання про минуле, які допомагають AI приймати більш обґрунтовані рішення.
- Адаптивність: Агенти, що використовують Graffiti, можуть адаптуватися до змін, враховуючи нові дані та еволюцію знань.
- Підвищення персоналізації: Агенти розуміють не лише поточні уподобання клієнтів, а й їхні попередні симпатії, забезпечуючи більш персоналізований досвід.
Пориньте в Graffiti: Швидкий Старт та Успішні Приклади
На щастя, почати працювати з Graffiti дуже легко. Це потужний інструмент, який не потребує складного налаштування. Розробники створили чудову документацію, а також приклади.
Що вам знадобиться:
- Python
- Neo4j (двигун для графу знань)
- OpenAI для моделей LLM та Embedding.
Процес дуже простий:
- Встановіть необхідне: Завантажте Neo4j, встановіть Python та залежності, такі як бібліотека Graffiti.
- Підключіться до Neo4j: Налаштуйте підключення до вашого графу знань.
- Створіть “епізоди”: Це блоки інформації, які будете додавати до вашої бази. Важливо, що вони не мають чіткого формату. Це може бути текст, об’єкт JSON – все, що вам потрібно.
- Додайте епізоди до графу: Використовуйте функцію
graffiti.add_episodeдля додавання даних. - Здійснюйте пошук: Використовуйте запити для отримання потрібної інформації.
- Аналізуйте результати: Оцініть, як Graffiti забезпечує контекст та історію даних.
Приклад (спрощений):
Уявімо, що “Ксенія любить кросівки Adidas”. Ви додаєте цей факт як епізод. Потім Ксенія повідомляє: “Мої кросівки зламалися, тепер я вважаю, що Puma – найкращі”. Без Graffiti ви б просто замінили факт. Graffiti ж додає новий факт і вказує, що попередній факт втратив актуальність.
У результаті: Ваш агент знає, що “Ксенія раніше любила Adidas, але зараз їй подобаються Puma”. Це простий приклад, але він демонструє силу Graffiti.
Графи Знань: Потужна Зброя AI
Graffiti використовує графи знань, які дозволяють представляти інформацію у вигляді взаємопов’язаних вузлів та зв’язків. Це робить пошук та аналіз інформації набагато потужнішим, ніж у традиційних системах RAG.
Чому графі знань кращі?
- Розуміння взаємозв’язків: Графи дозволяють AI зрозуміти, як дані взаємопов’язані між собою.
- Більш точні пошуки: Пошук у графах може бути більш точним та цілеспрямованим.
- Контекст: Зберігається інформація про час, що дозволяє AI враховувати еволюцію знань.
Графи знань використовують переваги обох світів. Один інструмент використовується для пошуку в графі знань, а інший – для традиційного пошуку у векторній базі даних. Поєднання цих двох підходів – надзвичайно потужний інструмент.
Графі знань проти “традиційного” RAG та інших рішень
Graffiti може бути ефективна в більшості випадків. Але існують випадки коли традиційні моделі теж мають сенс. Також є графі знань Lite RAG, Graph RAG та інші подібні рішення, які зорієнтовані на статичну інформацію, тобто інформацію, яка не сильно змінюється. Якщо у вас така інформація – можете використовувати інші рішення. Але якщо вам потрібно враховувати динаміку – Graffiti однозначно перемагає.
Основні переваги Graffiti:
- Легкість та масштабованість: Graffiti швидкий і може бути використаний у виробничих середовищах.
- Динамічні дані: Ідеально підходить для роботи з постійно оновлюваними даними.
- Історичний контекст: Зберігає історію змін у даних.
Розвиток Штучного Інтелекту з Graffiti: Приклад з LLM
Давайте розглянемо приклад з LLM-моделями, які постійно змінюються та покращуються:
- Фаза 1: Ви вносите інформацію про кращі LLM на момент.
- Фаза 2: Ви додаєте інформацію про появу нової, кращої моделі.
- Фаза 3: Додавання нової, більш “революційної” моделі.
Ви бачите:
- як змінюються відповіді вашого агента;
- як він враховує історичний контекст.
Ваш агент відповість, враховуючи зміни в часі.
Graffiti та Гармонізація з RAG
Graffiti не є альтернативою традиційному RAG, а є його доповненням. Краще використовувати обидва інструменти. Важливо надати вашому агенту різні можливості:
- Шукати в графі знань.
- Шукати у векторній базі даних.
Агент зможе сам вирішити, який інструмент використовувати у кожному конкретному випадку.
Graffiti: Почніть Перетворення вже Сьогодні!
Graffiti – це чудовий інструмент для створення “розуміючих” AI-агентів. Він динамічний, масштабований та надзвичайно простий у використанні.
Я вважаю, що поєднання графіків знань з традиційним RAG – це найкращий варіант побудови AI. Graffiti реалізує це чудово.
Я вже роздумую над створенням більшої кількості контенту на цю тему, тому, якщо вам цікаво, пишіть про це в коментарях. Не забудьте поставити лайк та підписатися, якщо вам сподобався цей контент!
