Почему нужен GraphRAG для ии системы вместо простого RAG решения.
Сейчас в очередной раз пересобираю свою систему под GraphRAG, потому что простой RAG ищет похожие куски текста, что часто дает не полные ответы. GraphRAG в свою очередь строит структуру знаний: сущности, связи между ними и тематические сообщества. За счёт этого система лучше отвечает не только на точечные вопросы, но и на сложные запросы, где нужно связать факты из разных документов и понять картину целиком.
То есть RAG окончательно заблудился в моем dataset, GraphRAG обычно даёт более связные и осмысленные ответы, чем обычный поиск по чанкам.
Так что если ваша ИИ-система должна рассуждать по большому массиву данных, делать развернутые ответы и видеть связи между объектами, то GraphRAG выглядит более правильной архитектурой.
Сейчас в очередной раз пересобираю свою систему под GraphRAG, потому что простой RAG ищет похожие куски текста, что часто дает не полные ответы. GraphRAG в свою очередь строит структуру знаний: сущности, связи между ними и тематические сообщества. За счёт этого система лучше отвечает не только на точечные вопросы, но и на сложные запросы, где нужно связать факты из разных документов и понять картину целиком.
То есть RAG окончательно заблудился в моем dataset, GraphRAG обычно даёт более связные и осмысленные ответы, чем обычный поиск по чанкам.
Так что если ваша ИИ-система должна рассуждать по большому массиву данных, делать развернутые ответы и видеть связи между объектами, то GraphRAG выглядит более правильной архитектурой.