update more languages

Signed-off-by: Alex Jenkins <kjenkins60@gatech.edu>
This commit is contained in:
Alex Jenkins 2026-04-11 01:08:44 +00:00
parent 835acaa70e
commit 16c2f12a54
249 changed files with 117186 additions and 186 deletions

View file

@ -1,7 +1,12 @@
<<<<<<< HEAD
# Vipimo vya Ufanisi wa GraphRAG kwa Uboreshaji wa Kawaida
=======
# Vipimo vya Ufanisi wa GraphRAG kwa Uboreshaji wa Kiufundi
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
## Maelezo
<<<<<<< HEAD
Hati hii inaeleza uboreshaji wa kina wa utendaji wa algorithm ya GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation) katika TrustGraph. Utaratibu wa sasa una matatizo makubwa ya utendaji ambayo yanapunguza uwezo wa kupanuka na wakati wa majibu. Hati hii inashughulikia maeneo manne makuu ya uboreshaji:
1. **Uboreshaji wa Ufuatiliaji wa Grafu**: Ondoa maswali ya hivi karibuni ya hivi karibuni ya hivi karibuni na tekeleza utafutaji wa grafu wa kikundi
@ -19,6 +24,25 @@ Hati hii inaeleza uboreshaji wa kina wa utendaji wa algorithm ya GraphRAG (Graph
**Punguza Uzito wa Kumbukumbu**: Tekeleza miundo ya data na usimamizi wa kumbukumbu bora
**Ongeza Ufuatiliaji**: Jumuisha metriki za utendaji na uwezo wa ufuatiliaji
**Hakikisha Utendaji**: Ongeza ushughulikiaji sahihi wa makosa na mitambo ya muda
=======
Maelekezo haya yanaelezea uboreshaji wa kina wa utendaji kwa algorithm ya GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation) katika TrustGraph. Utaratibu wa sasa una matatizo makubwa ya utendaji ambayo yanapunguza uwezo wa kupanuka na wakati wa majibu. Maelekezo haya yanaangazia maeneo manne makuu ya uboreshaji:
1. **Uboreshaji wa Ufuatiliaji wa Grafu**: Ondoa maswali ya hivi karibuni ya hivi karibuni ya hivi karibuni na tekeleza utafutaji wa grafu wa kikundi.
2. **Uboreshaji wa Utatuzi wa Lebo**: Badilisha upekuzi wa lebo wa mfululizo na shughuli za sambamba/za kikundi.
3. **Uboreshaji wa Mkakati wa Kumbukumbu**: Tekeleza kumbukumbu mahiri na kuondoa kwa LRU na utabiri.
4. **Uboreshaji wa Ulipaji**: Ongeza kumbukumbu ya matokeo na kumbukumbu ya uingizaji kwa kuboresha wakati wa majibu.
## Lengo
**Punguza Kiasi cha Maswali ya Hivi Karibuni**: Pata kupunguzwa kwa 50-80% katika jumla ya maswali ya hivi karibuni kupitia kikundi na kumbukumbu.
**Boresha Wakati wa Majibu**: Lenga ujenzi wa subgraph wa haraka 3-5x na utatuzi wa lebo wa haraka 2-3x.
**Boresha Uwezo wa Kupanuka**: Unga grafu kubwa za maarifa na usimamizi bora wa kumbukumbu.
**Dumishe Usahihi**: Dumishe utendaji na ubora wa matokeo ya GraphRAG iliyopo.
**Wezesha Ulinganifu**: Boresha uwezo wa usindikaji sambamba kwa maombi mengi ya sambamba.
**Punguza Uzito wa Kumbukumbu**: Tekeleza miundo ya data na usimamizi wa kumbukumbu bora.
**Ongeza Ufuatiliaji**: Jumuisha metriki za utendaji na uwezo wa ufuatiliaji.
**Hakikisha Utendaji**: Ongeza ushughulikiaji sahihi wa makosa na mitambo ya muda.
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
## Asili
@ -27,6 +51,7 @@ Utaratibu wa sasa wa GraphRAG katika `trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/graph
### Matatizo ya Sasa ya Utendaji
**1. Ufuatiliaji Usio na Ufanisi wa Grafu (kitendaji cha `follow_edges`, mistari 79-127)**
<<<<<<< HEAD
Hufanya maswali 3 tofauti ya hivi karibuni kwa kila kitu kwa kila kiwango cha kina
Mfumo wa swali: maswali ya msingi ya mada, maswali ya msingi ya tabia, na maswali ya msingi ya kitu kwa kila kitu
Hakuna kikundi: Kila swali huchakata kitu kimoja wakati mmoja
@ -57,10 +82,43 @@ Uboreshaji wa swali unaokosekana kwa mifumo ya kawaida ya ufikiaji
**Kumbukumbu ya lebo inarejeshwa kwa kila ombi**: Uongezaji wa kumbukumbu na maarifa yaliyokusanywa yanapotea kati ya maombi
**Upeo wa upya wa mteja**: Wateja wa hivi karibuni wanaweza kuanzishwa tena kwa kila ombi
**Hakuna uboreshaji wa kati ya maombi**: Haiwezi kufaidika na mifumo ya swali au ushirikishwaji wa matokeo
=======
Hufanya maswali 3 tofauti ya hivi karibuni kwa kila kitu kwa kila ngazi ya kina.
Mfumo wa swali: maswali ya msingi ya mada, maswali ya msingi ya tabia, na maswali ya msingi ya kitu kwa kila kitu.
Hakuna kikundi: Kila swali huchakata kitu kimoja wakati mmoja.
Hakuna utambuzi wa mzunguko: Inaweza kurudi kwenye nodi sawa mara nyingi.
Utaratibu wa hivi karibuni bila kumbukumbu husababisha utata wa kielelekeo.
Utata wa muda: O(vitabu × urefu_max_wa_njia × kikomo_cha_triple³)
**2. Utatuzi wa Msingi wa Lebo (kitendaji cha `get_labelgraph`, mistari 144-171)**
Huchakata kila sehemu ya triple (mhusika, tabia, kitu) kwa utaratibu.
Kila wito wa `maybe_label` inaweza kusababisha swali la hivi karibuni.
Hakuna utekelezaji sambamba au kikundi cha maswali ya lebo.
Hupelekea hadi simu 3 × ya hivi karibuni ya mtu binafsi ya hivi karibuni.
**3. Mkakati wa Kumbukumbu ya Msingi (kitendaji cha `maybe_label`, mistari 62-77)**
Kumbukumbu rahisi ya kamusi bila mipaka ya ukubwa au TTL.
Hakuna sera ya kuondoa kumbukumbu inayosababisha ukuaji usio na kikomo wa kumbukumbu.
Kupoteza kumbukumbu hutuma maswali ya hivi karibuni ya mtu binafsi ya hivi karibuni.
Hakuna utabiri au uongezaji mahiri wa kumbukumbu.
**4. Mfumo Usio na Ufanisi wa Maswali**
Maswali ya ufanano wa vekta ya kitu hayahifadhiwi kati ya maombi sawa.
Hakuna kumbukumbu ya matokeo kwa mifumo ya swali iliyorudiwa.
Uboreshaji wa swali unaokosekana kwa mifumo ya kawaida ya ufikiaji.
**5. Masuala Muhimu ya Muda wa Kitu (`rag.py:96-102`)**
**Kitu cha GraphRag kinaundwa kila maombi**: Mfano mpya huundwa kwa kila swali, ukipoteza faida zote za kumbukumbu.
**Kitu cha swali kina muda mfupi sana**: Huundwa na kuharibiwa ndani ya utekelezaji wa swali moja (mistari 201-207).
**Kumbukumbu ya lebo inarejeshwa kwa kila maombi**: Uongezaji wa kumbukumbu na maarifa yaliyokusanywa hupotea kati ya maombi.
**Upekee wa upya wa mteja**: Wateja wa hivi karibuni wanaweza kuanzishwa tena kwa kila maombi.
**Hakuna uboreshaji wa maombi**: Haiwezi kufaidika na mifumo ya swali au ushirikishwaji wa matokeo.
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
### Uchambuzi wa Athari ya Utendaji
Hali mbaya zaidi ya sasa kwa swali la kawaida:
<<<<<<< HEAD
**Upekuzi wa Kitu**: swali 1 la ufanano wa vekta
**Ufuatiliaji wa Grafu**: vitu × urefu_max_ya_njia × 3 × maswali ya hivi karibuni ya hivi karibuni ya hivi karibuni
**Utatuzi wa Lebo**: maswali ya hivi karibuni ya hivi karibuni ya hivi karibuni ya subgrafu_size × 3
@ -70,6 +128,17 @@ Kwa vigezo chache (vitu 50, urefu wa njia 2, kikomo cha triplet 30, saizi ya sub
**Wakati wa majibu**: Sekunde 15-30 kwa vielelezo vya saizi ya wastani
**Matumizi ya kumbukumbu**: Ukubwa wa kumbukumbu unaoongezeka bila kikomo baada ya muda
**Ufanisi wa kumbukumbu**: 0% - kumbukumbu hurejeshwa kila ombi
=======
**Upekuzi wa Kitu**: swali 1 la ufanano wa vekta.
**Ufuatiliaji wa Grafu**: vitabu × urefu_max_wa_njia × 3 × maswali ya hivi karibuni ya triple.
**Utatuzi wa Lebo**: maswali ya mtu binafsi ya hivi karibuni ya lebo ya subgraph_size × 3.
Kwa vigezo chaguvi (vitu 50, urefu wa njia 2, kikomo cha triplet 30, saizi ya subgraph 150):
**Maswali ya chini**: 1 + (50 × 2 × 3 × 30) + (150 × 3) = **maswali 9,451 ya hifadhidata**
**Wakati wa majibu**: sekunde 15-30 kwa vielelezo vya saizi ya wastani
**Matumizi ya kumbukumbu**: ukuaji usio na kikomo wa kumbukumbu kwa muda
**Ufanisi wa kumbukumbu**: 0% - kumbukumbu hurekebishwa kila mara
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
**Utozo wa kuunda vitu**: Vitu vya GraphRag + Query vinaundwa/vinaharibiwa kwa kila ombi
Maelezo haya yanaangazia pengo hizi kwa kutumia maswali ya kikundi, uhifadhi mahiri, na usindikaji wa sambamba. Kwa kuboresha mifumo ya maswali na ufikiaji wa data, TrustGraph inaweza:
@ -85,10 +154,17 @@ Kuongezeka kwa ufanisi na saizi na utata wa vielelezo
Uboreshaji wa utendaji wa GraphRAG unahitaji vipengele hivi vya kiufundi:
#### 1. **Urekebishaji wa Usanifu wa Muda wa Vitu**
<<<<<<< HEAD
**Fanya GraphRag iwe na muda mrefu**: Hamisha mfano wa GraphRag hadi ngazi ya Processor ili kudumu katika maombi
**Ondoa kumbukumbu**: Dumishe kumbukumbu ya lebo, kumbukumbu ya uingizaji, na kumbukumbu ya matokeo ya swali kati ya maombi
**Boresha kitu cha Swali**: Rekebisha Swali ili iwe mfumo wa utekelezaji mwepesi, sio chombo cha data
**Usaidizi wa muunganisho**: Dumishe miunganisho ya mteja wa hifadhidata katika maombi
=======
**Fanya GraphRag iwe ya muda mrefu**: Hamisha mfano wa GraphRag hadi ngazi ya Processor ili kudumu katika ombi
**Ondoa kumbukumbu**: Dumishe kumbukumbu ya lebo, kumbukumbu ya uingizaji, na kumbukumbu ya matokeo ya swali kati ya ombi
**Boresha kitu cha Swali**: Rekebisha Swali ili iwe muktadha wa utekelezaji mwepesi, sio chombo cha data
**Usaidizi wa muunganisho**: Dumishe miunganisho ya mteja wa hifadhidata katika ombi
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Moduli: `trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/graph_rag/rag.py` (iliyorekebishwa)
@ -100,6 +176,7 @@ Uboreshaji wa utendaji wa GraphRAG unahitaji vipengele hivi vya kiufundi:
Moduli: `trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/graph_rag/optimized_traversal.py`
<<<<<<< HEAD
#### 3. **Mfumo wa Ufafanuzi wa Lebo Sambamba**
Kikundi maswali ya lebo kwa vitu vingi kwa wakati mmoja
Tekeleza mifumo ya async/await kwa ufikiaji sambamba wa hifadhidata
@ -113,6 +190,21 @@ Uboreshaji wa utendaji wa GraphRAG unahitaji vipengele hivi vya kiufundi:
Fuatilia metriki na uwiano wa hit
**Hakuna ukaushaji wa uingizaji**: Tayari umehifadhiwa kwa kila swali, hakuna faida ya kati ya maswali
**Hakuna ukaushaji wa matokeo ya swali**: Kutokana na wasiwasi wa uthabiti wa mabadiliko ya vielelezo
=======
#### 3. **Mfumo wa Suluhisho la Lebo Sambamba**
Kikundi maswali ya lebo kwa vitu vingi kwa wakati mmoja
Tekeleza mifumo ya async/await kwa ufikiaji sambamba wa hifadhidata
Ongeza utabiri wa kupata kwa mifumo ya kawaida ya lebo
Jumuisha mikakati ya kupasha joto ya kumbukumbu ya lebo
Moduli: `trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/graph_rag/label_resolver.py`
#### 4. **Nafasi Hifadhi ya Lebo**
Kumbukumbu ya LRU na TTL fupi kwa lebo pekee (dakika 5) ili kusawazisha utendaji dhidi ya uthabiti
Fuatilia metriki na uwiano wa hit
**Hakuna kumbukumbu ya uingizaji**: Tayari imehifadhiwa kwa kila swali, hakuna faida ya kati ya maswali
**Hakuna kumbukumbu ya matokeo ya swali**: Kutokana na wasiwasi wa uthabiti wa mabadiliko ya vielelezo
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Moduli: `trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/graph_rag/cache_manager.py`
@ -128,7 +220,11 @@ Uboreshaji wa utendaji wa GraphRAG unahitaji vipengele hivi vya kiufundi:
#### Hali Iliyoboreshwa ya Ufuatiliaji wa Vielelezo
<<<<<<< HEAD
Injini ya ufuatiliaji inahifadhi hali ili kuepuka shughuli za ziada:
=======
Injini ya ufuatiliaji inadumisha hali ili kuepuka shughuli za ziada:
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
```python
@dataclass
@ -142,10 +238,17 @@ class TraversalState:
```
Mbinu hii inaruhusu:
<<<<<<< HEAD
Uchunguzi wa haraka wa mzunguko kupitia kufuatilia vitu vilivyotembelewa
Maandalizi ya maswali kwa wingi katika kila ngazi ya utafutaji
Usimamizi wa hali unaohifadhi kumbukumbu
Kukomesha mapema wakati mipaka ya ukubwa inafikiwa
=======
Uchunguzi wa haraka wa mzunguko kupitia kufuatilia vitu vilivyotembelewa.
Maandalizi ya maswali kwa wingi katika kila ngazi ya utafutaji.
Usimamizi wa hali unaohifadhi kumbukumbu.
Kukomesha mapema wakati mipaka ya ukubwa inafikiwa.
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
#### Muundo Ulioboreshwa wa Kumbukumbu (Cache)
@ -164,7 +267,11 @@ class CacheManager:
cache_stats: CacheStatistics
```
<<<<<<< HEAD
#### Muundo wa Maswali ya Kundi
=======
#### Muundo wa Maswali kwa Wingi
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
```python
@dataclass
@ -217,6 +324,7 @@ Ongeza parameter ya `cache_manager` kwa udhibiti wa kumbukumbu.
Jumuisha thamani ya kurudiwa ya `performance_metrics`.
Ongeza parameter ya `query_timeout` kwa uaminifu.
<<<<<<< HEAD
**Darasa la `Query`** - Limepangwa upya kwa usindikaji wa jumla:
Badilisha usindikaji wa kila kitu kwa shughuli za jumla.
Ongeza menejeri wa muktadha wa async kwa usafi wa rasilimali.
@ -225,6 +333,16 @@ Jumuisha miongozo ya maendeleo kwa operesheni za muda mrefu.
### Maelezo ya Utendaji
#### Awamu ya 0: Urekebishaji Muhimu wa Muundo na Muda wa Maisha
=======
**Kifaa cha `Query`** - Kimepangwa upya kwa usindikaji wa jumla:
Badilisha usindikaji wa kila kitu kwa shughuli za jumla.
Ongeza menejimenti ya muktadha wa async kwa usafi wa rasilimali.
Jumuisha miongozo ya maendeleo kwa shughuli za muda mrefu.
### Maelezo ya Utendaji
#### Awamu ya 0: Urekebishaji Muhimu wa Muundo na Muda
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
**Utendaji Sasa Usiofaa:**
```python
@ -250,7 +368,11 @@ class GraphRag:
# q automatically destroyed when function exits
```
<<<<<<< HEAD
**Muundo Ulioboreshwa na Umeundwa Kudumu:**
=======
**Muundo Uliounganishwa Vizuri na Umeundwa kwa Muda Mrefu:**
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
```python
class Processor(FlowProcessor):
def __init__(self, **params):
@ -322,12 +444,21 @@ class QueryExecutor:
Mabadiliko haya ya usanifu yanatoa:
**Punguuzo la 10-20% la maswali ya hifadhidata** kwa grafu zilizo na uhusiano wa kawaida (kulinganisha na 0% kwa sasa)
<<<<<<< HEAD
**Kuondolewa kwa gharama ya ziada ya uundaji wa vitu** kwa kila ombi
**Uunganishaji wa kudumu na matumizi ya upya** kwa wateja
**Uboreshaji wa ombi hadi ombi** ndani ya vipindi vya muda wa kuhifadhi (TTL)
**Kizuia Muhimu cha Utangamano wa Kumbukumbu:**
Uhifadhi wa muda mrefu unaweza kusababisha data kuwa potofu wakati vitu/lebo zinafutwa au kubadilishwa katika grafu iliyoko. Kumbukumbu ya LRU yenye TTL hutoa usawa kati ya faida za utendaji na usafi wa data, lakini haiwezi kuchunguza mabadiliko ya grafu ya wakati halisi.
=======
**Kuondolewa kwa gharama ya utengenezaji wa kitu** kwa kila ombi
**Uunganishaji wa kudumu na matumizi ya mteja tena**
**Uboreshaji wa ombi hadi ombi** ndani ya vipindi vya muda wa kuhifadhi (TTL)
**Kizuia Muhimu cha Utangamano wa Kumbukumbu:**
Uhifadhi wa muda mrefu unaweza kusababisha hatari ya data kuwa potofu wakati vitu/lebo zinafutwa au kubadilishwa katika grafu iliyoko. Kumbukumbu ya LRU yenye TTL hutoa usawa kati ya faida za utendaji na uongevu wa data, lakini haiwezi kuchunguza mabadiliko ya grafu ya wakati halisi.
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
#### Awamu ya 1: Uboreshaji wa Ufuatiliaji wa Grafu
@ -381,7 +512,11 @@ async def optimized_traversal(self, entities: List[str], max_depth: int) -> Set[
#### Awamu ya 2: Utatuzi wa Lebo Sambamba
<<<<<<< HEAD
**Utendaji wa Sasa wa Mfululizo:**
=======
**Utaratibu wa Sasa wa Utendaji:**
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
```python
# INEFFICIENT: Sequential processing
for edge in subgraph:
@ -413,9 +548,15 @@ async def resolve_labels_parallel(self, subgraph: List[Triple]) -> List[Triple]:
]
```
<<<<<<< HEAD
#### Awamu ya 3: Mkakati wa Kupanua Data (Caching) wa Juu
**Kupanua Data (Cache) la LRU pamoja na TTL:**
=======
#### Awamu ya 3: Mbinu Iliyoboreshwa ya Kuhifadhi Data
**Kifaa cha Kuhifadhi Data cha LRU (Least Recently Used) pamoja na TTL (Time To Live):**
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
```python
class LRUCacheWithTTL:
def __init__(self, max_size: int, default_ttl: int = 3600):
@ -451,7 +592,11 @@ class LRUCacheWithTTL:
self.access_times[key] = time.time()
```
<<<<<<< HEAD
#### Awamu ya 4: Ubora wa Ufuatiliaji na Ufuatiliaji
=======
#### Awamu ya 4: Ubora wa Ufuatiliaji na Usimamizi
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
**Ukusanyaji wa Vipimo vya Utendaji:**
```python
@ -477,6 +622,7 @@ async def execute_with_timeout(self, query_func, timeout: int = 30):
raise GraphRagTimeoutError(f"Query exceeded timeout of {timeout}s")
```
<<<<<<< HEAD
## Mawasilisho ya Ulinganishaji wa Kumbukumbu (Cache)
**Ulinganishaji wa Uharibifu wa Data:**
@ -498,17 +644,48 @@ async def execute_with_timeout(self, query_func, timeout: int = 30):
## Mawasilisho ya Usalama
**Kuzuia Uingizwaji wa Swali:**
=======
## Mawasilisho ya Ulinganishaji wa Hifadhi (Cache)
**Ulinganishaji wa Uharibifu wa Data:**
**Hifadhi ya lebo (TTL ya dakika 5)**: Hatari ya kuonyesha lebo za vitu ambazo zimefutwa/kubadilishwa
**Hakuna uhifadhi wa embeddings**: Haihitajiki - embeddings tayari zimehifadhiwa kwa kila swali
**Hakuna uhifadhi wa matokeo**: Inazuia matokeo ya subgrafu ya zamani kutoka kwa vitu/uhusiano ambao umeondolewa
**Mikakati ya Kupunguza Madhara:**
**Manufaa ya TTL ya kiuchunguzi:** Kusawazisha faida za utendaji (10-20%) na usafi wa data
**Viunganishi vya kutengua hifadhi:** Unganisho wa hiari na matukio ya mabadiliko ya grafu
**Dashibodi za ufuatiliaji:** Kufuatilia viwango vya hit ya hifadhi dhidi ya matukio ya uharibifu
**Mbinu za hifadhi zinazoweza kusanidi:** Kuruhusu urekebishaji wa kila usakinishaji kulingana na masafa ya mabadiliko
**Mazingatio Yanayopendekezwa ya Hifadhi Kulingana na Kasi ya Mabadiliko ya Grafu:**
**Mabadiliko ya juu (>100 mabadiliko/saa)**: TTL=60s, saizi ndogo za hifadhi
**Mabadiliko ya wastani (10-100 mabadiliko/saa)**: TTL=300s (ya kawaida)
**Mabadiliko ya chini (<10 mabadiliko/saa)**: TTL=600s, saizi kubwa za hifadhi
## Masuala ya Usalama
**Kuzuia Uingizwaji wa Maswali:**
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Thibitisha kitambulisho vyote vya vitu na vigezo vya swali
Tumia maswali yaliyoparametishwa kwa mwingiliano wote wa hifadhidata
Tekeleza mipaka ya utata wa swali ili kuzuia mashambulizi ya aina ya kukataa huduma (DoS)
**Ulinzi wa Rasilimali:**
Enforce mipaka ya juu ya saizi ya subgrafu
<<<<<<< HEAD
Tekeleza muda wa mwisho wa swali ili kuzuia kutokuwa na rasilimali
Ongeza ufuatiliaji na mipaka ya matumizi ya kumbukumbu
**Kidhibiti cha Ufikiaji:**
Endeleza kutengwa kwa watumiaji na ukusanyaji iliyopo
=======
Tekeleza muda wa mwisho wa swali ili kuzuia uchovu wa rasilimali
Ongeza ufuatiliaji na mipaka ya matumizi ya kumbukumbu
**Kidhibiti cha Ufikiaji:**
Endeleza kutengwa kwa watumiaji na mkusanyiko iliyopo
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Ongeza uandikaji wa ukaguzi kwa operesheni zinazoathiri utendaji
Tekeleza kikomo cha kiwango kwa operesheni ghali
@ -516,9 +693,15 @@ Tekeleza kikomo cha kiwango kwa operesheni ghali
### Maboresho Yanayotarajiwa ya Utendaji
<<<<<<< HEAD
**Upunguzaji wa Swali:**
Sasa: ~9,000+ maswali kwa ombi la kawaida
Yaliyoboreshwa: ~50-100 maswali yaliyunganishwa (upunguzaji wa 98%)
=======
**Upunguzaji wa Maswali:**
Sasa: ~9,000+ maswali kwa ombi la kawaida
Yaliyoboreshwa: ~50-100 maswali yaliyogawanywa (upunguzaji wa 98%)
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
**Maboresho ya Muda wa Jibu:**
Ufuatiliaji wa grafu: 15-20s → 3-5s (haraka 4-5x)
@ -526,11 +709,16 @@ Utatuzi wa lebo: 8-12s → 2-4s (haraka 3x)
Swali kamili: 25-35s → 6-10s (maboresho ya 3-4x)
**Ufanisi wa Kumbukumbu:**
<<<<<<< HEAD
Saizi zilizokadiriwa za kumbukumbu inazuia uvujaji wa kumbukumbu
=======
Saizi zilizokadiriwa za hifadhi inazuia uvujaji wa kumbukumbu
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Miundo ya data inayofaa hupunguza athari ya kumbukumbu kwa ~40%
Urekebishaji wa taka bora kupitia usafi sahihi wa rasilimali
**Mataifa ya Kweli ya Utendaji:**
<<<<<<< HEAD
**Kumbukumbu ya lebo**: Upunguzaji wa 10-20% wa swali kwa grafu zilizo na uhusiano wa kawaida
**Uboreshaji wa uunganisho**: Upunguzaji wa 50-80% wa swali (uboresho mkuu)
**Uboreshaji wa maisha ya kitu**: Ondoa gharama ya kila ombi
@ -538,26 +726,48 @@ Urekebishaji wa taka bora kupitia usafi sahihi wa rasilimali
**Maboresho ya Uwezo wa Kupanuka:**
Usaidizi wa grafu za maarifa kubwa 3-5x (vikomo na mahitaji ya ulinganishaji wa utendaji)
=======
**Hifadhi ya lebo**: Upunguzaji wa 10-20% wa maswali kwa grafu zilizo na uhusiano wa kawaida
**Uboreshaji wa uainishaji**: Upunguzaji wa 50-80% wa maswali (uboresho mkuu)
**Uboreshaji wa maisha ya kitu**: Ondoa gharama ya kila ombi
**Maboresho ya jumla**: Maboresho ya 3-4x ya muda wa jibu hasa kutoka kwa uainishaji
**Maboresho ya Uwezo wa Kupanuka:**
Usaidizi wa grafu za maarifa kubwa 3-5x (mdogo na mahitaji ya ulinganishaji wa data)
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Uwezo wa juu 3-5x wa ombi la wakati mmoja
Matumizi bora ya rasilimali kupitia matumizi ya upya ya muunganisho
### Ufuatiliaji wa Utendaji
<<<<<<< HEAD
**Hesabu za Muda Halisi:**
Muda wa utekelezaji wa swali kwa aina ya operesheni
Viwango vya hit na ufanisi wa kumbukumbu
Matumizi ya kikundi cha muunganisho wa hifadhidata
=======
**Mataifa ya Muda Halisi:**
Muda wa utekelezaji wa swali kwa aina ya operesheni
Viwango vya hit na ufanisi wa hifadhi
Matumizi ya dimbidi ya muunganisho wa hifadhidata
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Matumizi ya kumbukumbu na athari ya urekebishaji wa taka
**Ufuatiliaji wa Utendaji:**
Mtihirika wa kiotomatiki wa utendaji
<<<<<<< HEAD
Mtihirika wa mzigo ukitumia data halisi
Viwango vya utendaji dhidi ya utekelezaji wa sasa
=======
Mtihirika wa mzigo kwa matumizi halisi ya data
Viwango vya kulinganisho dhidi ya utekelezaji wa sasa
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
## Mkakati wa Mtihirika
### Mtihirika wa Vitengo
Mtihirika wa vipengele vya mtu binafsi kwa ajili ya utekelezaji, kuhifadhi, na utatuzi wa lebo
<<<<<<< HEAD
Mwingiliano wa bandarini ya bandarini kwa ajili ya mtihirika wa utendaji
Mtihirika wa kuondoa data kutoka kwa kumbukumbu na muda wa kumalizika
Usimamizi wa makosa na hali za muda
@ -565,11 +775,21 @@ Usimamizi wa makosa na hali za muda
### Mtihirika wa Uunganisho
Mtihirika wa mwisho hadi mwisho wa swali la GraphRAG ukiwa na uboreshaji
Mtihirika wa mwingiliano wa bandarini ya bandarini ukitumia data halisi
=======
Mwingiliano wa bandarini ya hila kwa ajili ya mtihirika wa utendaji
Mtihirika wa kuondoa data kutoka kwa kumbukumbu na kumalizika kwa muda
Usimamizi wa makosa na hali za muda
### Mtihirika wa Uunganisho
Mtihirika wa mwisho hadi mwisho wa swali la GraphRAG na uboreshaji
Mtihirika wa mwingiliano wa bandarini ya data halisi
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Usimamizi wa ombi la wakati mmoja na rasilimali
Udagano wa uvujaji wa kumbukumbu na uthibitisho wa kusafisha rasilimali
### Mtihirika wa Utendaji
Mtihirika dhidi ya utekelezaji wa sasa
<<<<<<< HEAD
Mtihirika wa mzigo ukitumia saizi na utata tofauti wa grafu
Mtihirika wa shinikizo kwa mipaka ya kumbukumbu na uunganisho
Mtihirika wa utendaji kwa uboreshaji
@ -577,6 +797,15 @@ Mtihirika wa utendaji kwa uboreshaji
### Mtihirika wa Ulinganishi
Thibitisha ulinganishi wa API ya GraphRAG iliyopo
Mtihirika ukitumia bandarini ya bandarini tofauti za bandarini ya grafu
=======
Mtihirika wa mzigo kwa saizi na utata tofauti wa grafu
Mtihirika wa shinikizo kwa mipaka ya kumbukumbu na uunganisho
Mtihirika wa marejesho kwa maboresho ya utendaji
### Mtihirika wa Ulinganishi
Thibitisha ulinganishi wa API ya GraphRAG iliyopo
Mtihirika na bandarini tofauti za hifadhi ya grafu
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Thibitisha usahihi wa matokeo ikilinganishwa na utekelezaji wa sasa
## Mpango wa Utendaji
@ -584,8 +813,13 @@ Thibitisha usahihi wa matokeo ikilinganishwa na utekelezaji wa sasa
### Mbinu ya Utendaji Moja kwa Moja
Kwa kuwa API zinaweza kubadilika, tekeleza uboreshaji moja kwa moja bila utata wa uhamishaji:
<<<<<<< HEAD
1. **Badilisha `follow_edges` mbinu**: Andika upya ukitumia utekelezaji wa kikundi
2. **Boresha `get_labelgraph`**: Tepeleza utatuzi wa lebo kwa wingi
=======
1. **Badilisha `follow_edges` mbinu**: Andika upya kwa utekelezaji wa kikundi
2. **Boresha `get_labelgraph`**: Tepeleza utatuzi wa lebo kwa njia ya sambamba
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
3. **Ongeza GraphRag ya muda mrefu**: Badilisha Processor ili kudumisha mfano wa kudumu
4. **Tepeleza uhifadhi wa lebo**: Ongeza kumbukumbu ya LRU na TTL kwa darasa la GraphRag
@ -598,13 +832,19 @@ Kwa kuwa API zinaweza kubadilika, tekeleza uboreshaji moja kwa moja bila utata w
## Ratiba
**Wiki ya 1: Utendaji wa Msingi**
<<<<<<< HEAD
Badilisha `follow_edges` ukitumia utekelezaji wa kikundi
Tepeleza utatuzi wa lebo kwa wingi katika `get_labelgraph`
=======
Badilisha `follow_edges` kwa utekelezaji wa kikundi
Tepeleza utatuzi wa lebo kwa njia ya sambamba katika `get_labelgraph`
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
Ongeza mfano wa GraphRag wa muda mrefu kwa Processor
Tepeleza safu ya uhifadhi
**Wiki ya 2: Mtihirika na Uunganisho**
Mtihirika wa vitengo kwa ajili ya utekelezaji mpya wa utekelezaji na uhifadhi
<<<<<<< HEAD
Ufuatiliaji wa utendaji dhidi ya utekelezaji wa sasa
Mtihirika wa uunganisho ukitumia data halisi ya grafu
Mtihirika wa msimamizi na uboreshaji
@ -621,9 +861,31 @@ Punguza muda wa TTL wa kumbukumbu na saizi za kikundi kulingana na matumizi hali
**Ukurasa Uliogawanyika**: Kwa matoleo mengi, je, tunapaswa kutekeleza ukurasa uliogawanyika ukitumia Redis/Memcached?
**Muundo wa Matokeo ya Swali**: Je, tunapaswa kuboresha uwakilishi wa ndani wa triple ili kuboresha ufanisi wa kumbukumbu?
**Uunganisho wa Ufuatiliaji**: Vipimo vipi vinapaswa kuonyeshwa kwa mifumo ya ufuatiliaji iliyopo (Prometheus, n.k.)?
=======
Mtihirika wa utendaji dhidi ya utekelezaji wa sasa
Mtihirika wa uunganisho na data halisi ya grafu
Mtihirika wa msimamizi na uboreshaji
**Wiki ya 3: Uwekaji**
Weka utekelezaji ulioboreshwa
Fuatilia maboresho ya utendaji
Punguza muda wa uhifadhi na saizi za kikundi kulingana na matumizi halisi
## Maswali ya Funguo
**Uunganisho wa Bandarini**: Je, tunapaswa kutekeleza bandarini ya uunganisho maalum au kutegemea bandarini ya mteja wa hifadhi iliyopo?
**Ukurasa wa Uhifadhi**: Je, uhifadhi wa lebo na uwekaji unapaswa kudumu katika kuanzishwa upya huduma?
**Ukurasa Uliogawanyika**: Kwa matoleo mengi, je, tunapaswa kutekeleza ukurasa uliogawanyika na Redis/Memcached?
**Muundo wa Matokeo ya Swali**: Je, tunapaswa kuboresha uwakilishi wa ndani wa utatu kwa ufanisi bora wa kumbukumbu?
**Uunganisho wa Ufuatiliaji**: Ni metri gani ambazo zinapaswa kuonyeshwa kwa mifumo ya ufuatiliaji iliyopo (Prometheus, n.k.)?
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
## Marejeleo
[Utekelezaji Asili wa GraphRAG](trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/graph_rag/graph_rag.py)
<<<<<<< HEAD
[Kanuni za Usanifu wa TrustGraph](architecture-principles.md)
=======
[Kanuni za Usawa wa TrustGraph](architecture-principles.md)
>>>>>>> 82edf2d (New md files from RunPod)
[Maelekezo ya Usimamizi wa Mkusanyiko](collection-management.md)