GraphRAG

GraphRAG, retrieval-augmented generation'ı derlemden inşa edilen bir bilgi grafiğiyle güçlendirir. Dizinleme sırasında bir LLM her belgeden varlıkları ve aralarındaki ilişkileri çıkarır, bunları bir grafikte birleştirir, grafiği topluluklara kümeler ve her düzeyde özetler yazar. Sorgu anında sistem, yalnızca anlamsal olarak benzer parçaları eşleştirmek yerine ilişkileri dolaşabilir ve topluluk özetlerine başvurabilir. Bu, sıradan RAG'in en zayıf olduğu iki noktaya saldırır: yanıtı hiçbir tek parçanın bağlamadığı belgelere yayılan çok sıçramalı sorular ("tedarikçinin yol açtığı kesintiden hangi müşteriler etkilendi?") ve benzerlik aramasının hiç yanıtlayamadığı küresel sorular ("bu derlemdeki ana temalar neler?"). Microsoft'un 2024'te açık kaynak yaptığı GraphRAG kalıbı popülerleştirdi. Maliyetler: dizinleme gideri — varlık çıkarımı tüm derlem üzerinde LLM token'ı yakar — ve belgeler değiştikçe grafik bakımı. Çoğu ekip onu toptan bir ikame olarak değil, ilişki yoğun alanlarda vektör retrieval'ın yanında seçici olarak kullanır.