RAG tradizionale vs. RAG grafico, spiegato chiaramente (con immagini):

il recupero top-k in RAG funziona raramente. Immagina di voler riassumere una biografia in cui ogni capitolo dettaglia un risultato specifico di un individuo. Il RAG tradizionale ha difficoltà perché recupera solo i top-k chunk mentre ha bisogno dell'intero contesto.

Graph RAG risolve questo tramite: - Costruzione di un grafo con entità e relazioni dai documenti. - Traversamento del grafo per il recupero del contesto. - Invio dell'intero contesto al LLM per una risposta. La visualizzazione mostra come sia diverso dal RAG ingenuo:

Vediamo come Graph RAG risolve il problema sopra. Innanzitutto, un sistema (tipicamente un LLM) creerà un grafo a partire dai documenti. Questo grafo avrà un sottografo per la persona (P) dove ogni risultato è a un passo dal nodo entità di P.

Durante la sintesi, il sistema può eseguire un attraversamento del grafo per recuperare tutto il contesto rilevante relativo ai successi di P.

L'intero contesto aiuterà il LLM a produrre una risposta completa, mentre il RAG naif non lo farà. I sistemi Graph RAG sono anche migliori dei sistemi RAG naif perché i LLM sono intrinsecamente abili nel ragionare con dati strutturati.

Spero che questo chiarisca cos'è Graph RAG e i problemi che può risolvere! Ti lascio con una rappresentazione visiva di come funziona rispetto al RAG tradizionale.

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