GraphRAG: как улучшить поиск в системах на базе ИИ

GraphRAG — это улучшенный подход к получению информации, который решает проблемы классического векторного поиска, когда ответы распределены между несколькими документами и связями между сущностями. Издательство «Питер» выпустило книгу «Основы GraphRAG. Улучшенный RAG на базе графов знаний» — практическое руководство для разработчиков, которым нужен более точный способ доставать знания из больших массивов текста.

Что такое RAG и графы знаний?

RAG — это способ поиска релевантной информации из текстов. Графы знаний отличаются от обычного векторного поиска тем, что учитывают связи между сущностями и фактами в документах, повышая качество поиска при распределённых знаниях.

Когда нужен RAG на графах вместо обычного поиска?

Когда знания распределены между несколькими документами и нужны связи между сущностями. Классический RAG работает для простых вопросов, но для вопрос-ответных систем с распределёнными знаниями это может привести к пропускам и слабой объяснимости.

Чем GraphRAG отличается от обычного RAG?

Классический RAG хорошо работает с одним-двумя релевантными фрагментами. Но когда знания распределены между несколькими документами и связями между сущностями, качество падает. GraphRAG решает эту проблему благодаря использованию графов знаний для более точного поиска.

Для кого нужен GraphRAG?

Для разработчиков, которым недостаточно обычного векторного поиска и нужен более точный способ работы с большими массивами текстов, где знания связаны между собой сложными отношениями.