هل تستحق هياكل الرسوم البيانية تكلفتها؟ اكتشف الجوانب الاقتصادية والفنية في تحسين جيل الاسترجاع!

تعد تقنية استرجاع المعلومات المدعومة بالرسوم البيانية (Graph-based Retrieval-Augmented Generation) وسيلة فعالة جدًا للإجابة عن الأسئلة التي تستدعي جمع المعلومات من عدة وثائق في وقت واحد. بالرغم من فوائدها، إلا أن بناء هيكل بياني يتطلب العديد من استدعاءات نماذج اللغة (Language Models) خلال عملية الإضافة، لذا بات من المهم التساؤل: هل تعزز الجودة المكتسبة من هذه الهياكل التكلفة الإضافية؟

تقديم تقنية EffiRAG يقدم لنا إجابة واضحة عن هذا التساؤل، حيث تم تصميمها لتقليل التكاليف المرتبطة ببناء الرسوم البيانية. تعتمد هذه التقنية على استخدام الهيكل البياني لتحديد الفقرات ذات الصلة وتوليد الإجابات مباشرة من النص الأصلي، مما يحافظ على معلومات المصدر بينما يبقي عملية بناء الرسوم البيانية ومعالجة الاستعلامات خفيفة.

تم تقييم EffiRAG عبر بيانات UltraDomain، التي تحتوي على 120 سؤالًا مفتوحًا من أربعة مجالات مختلفة. مقارنةً بنظام LightRAG-hybrid، أثبتت EffiRAG أنها تنتج الإجابة المفضلة في 93 سؤالًا، بينما كان LightRAG مفضلًا في 7 أسئلة، و20 سؤالًا كانت النتائج فيها متقاربة.

ليس ذلك فقط، بل أسفرت EffiRAG أيضًا عن تقليل إجمالي تكاليف النظام بنسبة 57%، ليصبح متوسط التكلفة 0.408 دولار. هذه التكلفة تشمل الاستدعاءات لنماذج اللغة خلال كل من العمليات وكذلك الاستفسارات.

تظل هذه الميزة ملموسة مع زيادة عدد الوثائق. ففي حال كان هناك 10 أو 20 وثيقة لكل مجال، فإن EffiRAG تستخدم فلترًا خفيفًا، غير معتمد على نماذج اللغة، لتجنب الأجزاء ذات الأهمية المنخفضة، مما يجعل تكلفتها أقل بـ 4.2 مرات و 4.5 مرات على التوالي من LightRAG-hybrid.

بعد تحليل عدة جوانب، يمكننا الاستنتاج أن نظم RAG المدعومة بالرسوم البيانية يجب أن تُقيم بناءً على جودة الإجابات والتكاليف، وقد أظهرت النتائج ميزة واضحة في استخدام الهياكل البيانية التي تحدد وتحافظ على أدلة المصدر.