Traditionelles RAG vs. Graph RAG, klar erklärt (mit Visualisierungen):

Top-k-Abfragen in RAG funktionieren selten. Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine Biografie zusammenfassen, in der jedes Kapitel einen bestimmten Erfolg einer Person beschreibt. Traditionelles RAG hat Schwierigkeiten, weil es nur die Top-k-Teile abruft, während es den gesamten Kontext benötigt.

Graph RAG löst dies durch: - Aufbau eines Graphen mit Entitäten und Beziehungen aus Dokumenten. - Durchqueren des Graphen zur Kontextabfrage. - Senden des gesamten Kontexts an das LLM für eine Antwort. Die Visualisierung zeigt, wie es sich von naivem RAG unterscheidet:

Lass uns sehen, wie Graph RAG das oben genannte Problem löst. Zuerst wird ein System (typischerweise ein LLM) aus Dokumenten einen Graphen erstellen. Dieser Graph wird ein Teilgraph für die Person (P) haben, wobei jede Errungenschaft einen Hop von dem Entitätsknoten von P entfernt ist.

Während der Zusammenfassung kann das System eine Graphdurchquerung durchführen, um den gesamten relevanten Kontext zu den Leistungen von P abzurufen.

Der gesamte Kontext wird dem LLM helfen, eine vollständige Antwort zu produzieren, während naives RAG dies nicht tun wird. Graph-RAG-Systeme sind auch besser als naive RAG-Systeme, da LLMs von Natur aus gut darin sind, mit strukturierten Daten zu argumentieren.

Ich hoffe, das klärt, was Graph RAG ist und welche Probleme es lösen kann! Ich lasse Ihnen eine visuelle Darstellung da, wie es im Vergleich zu traditionellem RAG funktioniert.

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