GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation) คือขั้นตอนการแปลงข้อมูลโครงสร้างกราฟ (Knowledge Graph) หรือข้อความเกี่ยวกับเอนทิตี (Entity) ให้กลายเป็นเวกเตอร์ตัวเลข (Dense Vectors) เพื่อให้ระบบสามารถนำไปค้นหาและประมวลผลร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ (ieee, 2026)
ภาพประกอบ Endcoder GraphRAG
เป็นการแปลงคำถาม Question ให้เป็นให้เป็นข้อมูลเชิงโครงสร้างที่ระบบ GraphRAG เรียกว่า การ representation ที่ระบบ AI Agent ให้สามารถใช้ในตัดสินใจได้ โดยมีกระบวนการต่างๆ เหล่านี้เช่น
- Semantic embedding
- Entity candidates
- Intent
- Query type
- Domain
- Keywords
คำถามนี้ต้องการค้นหาอะไร และควรค้นหาอย่างไร?
ภาพรวมของกระบวนการ Encoder ใน GraphRAG
ใน RAG แบบดั้งเดิม (Traditional RAG) เราใช้ Text Embedding Model เพื่อแปลงข้อความทั่วไปเป็นเวกเตอร์ แต่สำหรับ GraphRAG ตัว Encoder จะทำหน้าที่พิเศษกว่านั้น โดยแบ่งออกเป็นรูปแบบหลัก ๆ ดังนี้:
- Graph Neural Networks (GNNs): ใช้แปลงโครงสร้างโหนด (Node) และเส้นเชื่อม (Edge) ของกราฟความรู้ ให้กลายเป็นค่า Embedding ที่เก็บบริบทเชิงโครงสร้างและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลไว้ด้วยกัน
- Community Encoder: ในระบบ GraphRAG ขั้นสูง (เช่น ของ Microsoft) จะมีการทำ Community Detection เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลเป็นชุมชนย่อย ๆ แล้วใช้Encoder สรุปและแปลงข้อมูลของแต่ละชุมชน (Community Summaries) ให้เป็นเวกเตอร์ เพื่อรองรับการค้นหาภาพรวมระดับ Global ได้
- Feature Alignment (MLP / Projection): แปลงมิติของข้อมูลกราฟให้สอดคล้องกับมิติเวกเตอร์ของภาษา เพื่อให้ LLM ทำความเข้าใจได้โดยไม่มีความเหลื่อมล้ำของข้อมูล
Encoder ทำอะไรบ้าง?
กระบวนการนี้สามารถแบ่งกระบวนการ Encoder เป็น 6 ขั้นตอน
Question
1. Tokenization แยกคำถามออกเป็นหน่วยย่อย เป็นการแปลงข้อความเป็นหน่วยที่โมเดลของ AI สามารถนำไปประมวลผลได้จริง
2. Semantic Encoding Encoder ต้องเข้าใจ ความหมายของคำถาม ส่วนนี้สามารถใช้ Transformer Encoder, Embedding Model, Sentence Embedding, LLM, Domain-specific Encoder โดยแปลงเป็น Vector นี้นำไปใช้กับ Semantic Search ได้
3. Entity Detection GraphRAG ต้องรู้ว่าในคำถามมี Entity อะไร
4. Intent Detection Encoder ต้องเข้าใจว่า ผู้ใช้ต้องการอะไร
5. Relationship Detection กระบวนการจับความสัมพันธ์ของคำของ GraphRAG
6. Query Representation สุดท้ายคือ การที่ Encoder ไปรวมข้อมูลทั้งหมดเป็น representation เมื่อ Encoder ได้ข้อมูลแล้ว ระบบ AI Agent สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้จริง และถูกต้อง
ประโยชน์ของ Encoder ใน GraphRAG
- จับความสัมพันธ์เชิงลึก (Multi-hop Reasoning): ช่วยให้ระบบค้นหาเส้นทางที่เชื่อมโยงระหว่างข้อมูลหลาย ๆ จุดได้ดีกว่าการเทียบความเหมือนของคำแบบผิวเผิน
- ลดการสร้างภาพลวงตา (Hallucination): ให้บริบทที่แม่นยำและมีโครงสร้างที่อ้างอิงได้ชัดเจนแก่ LLM
#GraphRAG #LLM #GenerativeAI #AIAgent #AgenticAI #RAG #KnowledgeGraph #SemanticSearch #VectorDatabase #GraphDatabase #Embedding #AgenticRAG #MultiAgentAI #AIReasoning #ContextEngineering #MCP #A2A #MachineLearning #DeepLearning #ArtificialIntelligence
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น