GraphRAG මත වැඩ කරන බොහෝ සංවර්ධකයින් රීට්රිවර්, චන්ක් සයිස්, රී-රැංකර් යන ත්රිත්වය සකස් කිරීමේ වැඩකිරීමේදී, ලබාගත් උප-ග්රාෆ් එක JSON ලෙස පිරිනමන පියවරක් අමතක කරති. එය සැබෑවටම ටොකන් ගණනේ 70%ක් වියදම් කරන බව මහාශ් වයික්රි මහතා පෙන්වා දී ඇත.
ඔහු 10 වර්ගයේ ග්රාෆ් සිරිලීකරණ ආකෘති (JSON, GraphML, RDF, Edge List වැනි) සමඟ, ඒකම ග්රාෆ්, ඒකම LLM, ඒකම ප්රශ්න පදනම භාවිතා කරමින්, ටොකන් ගණන, සමාන ග්රාෆ් පරික්ෂණ නිවැරදි බව, බහු-පියවර තර්ක නිවැරදි බව යන මාන තුනකින් සාක්ෂි ගණන කළේය.
ප්රධාන හෙළිදරව්වන් මෙසේය:
- විස්තරාත්මක ආකෘති 70% ටොකන් අතුරුදන් කරයි; කෝටිපති, උද්ධෘත ලකුණු, නැවත නැවත යනවාද?
- ආකෘතිය පමණක් මලබුද්ධියේ නිවැරදිත්වය 40% සිට 80% දක්වා වෙනස් කරයි; එය තෝරාගැනීමේ වැදගත්කම ඉහළම තරගයකි.
- වගුව හා සම්බන්ධක ආකෘති නෙස්ට්ඩ් JSON වලට වඩා හොඳයි; LLM ලොකු පරිමාණයේ වගු ආකෘති දකිමින් පුහුණු වී ඇත.
මෙම අවධාරණයන් මත මහාශ් වයික්රි මහතා ISONGraph නමින් නව ප්රෝපර්ටි-ග්රාෆ් ආකෘතිය නිර්මාණය කර ඇත. ISONGraph ටොකන්-කාර්යක්ෂමතාවය 70% කින් අඩු කරමින්, 92% පරික්ෂණ නිවැරදිභාවය, 90% QA නිවැරදිභාවය, 80% බහු-පියවර නිවැරදිභාවය ලබා දෙයි. Python, JavaScript, Rust, Go, C++ සහ C# වැනි භාෂා වලට MIT ලයිසන්ස් සමඟ ඉදිරිපත් කර ඇත.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ AI පර්යේෂකයින්, විශ්වවිද්යාල සිසුන්, තාක්ෂණ සමාගම් සඳහා ISONGraph ග්රාෆ් සිරියලීකරණයේ පිරිවැය අඩු කර, මොඩලයන්ට වැඩි ප්රතිඵල ලබා දීමට අවස්ථාව සලසයි. ටොකන් සීමා 8K/16K වන LLM භාවිතා කරන විට, ISONGraph මඟින් සීමා තුල වැඩි දත්ත ගබඩා කළ හැකිවීම නිසා, දත්ත විශ්ලේෂණ, නිර්දේශ පද්ධති, සහ AI‑චැට්බොට් වැනි යෙදුම් වේගවත් හා කාර්යක්ෂම වේ.
දෙවැනි පාර්ශවික ව්යාපාරිකයන්ට, ISONGraph API එකක් ලෙස ලබා දීමෙන්, ග්රාෆ්‑අධාරිත සේවාවන් (උදා: සමාජ ජාල විශ්ලේෂණ, සපයන්නා-ගනුදෙනුකරු සම්බන්ධතා) අඩු පිරිවැයට ක්රියාත්මක කළ හැකිය.
අවසන් වශයෙන්, මෙම නව ආකෘතිය AI පද්ධති විශ්වාසනීය බවට සහය වීමේ අරමුණින් නිර්මාණය කර ඇත. ISONGraph විවෘත මූලාශ්ර වශයෙන් GitHub හි ලබා ගත හැකි අතර, ඕනෑම සංවර්ධකයෙකුට එය පරීක්ෂා කර, තමන්ගේ ප්රොජෙක්ට් වලට අනුගත කරගත හැකිය.
