המערכת המהפכנית Graph RAG משלבת גרפי ידע עם Retrieval Augmented Generation (RAG) כדי להתמודד עם המגבלות של גישות RAG מסורתיות. על ידי ניצול גרפי ידע, Graph RAG מספק הבנה הוליסטית יותר של הקורפוס הבסיסי, מאפשרת תגובות מדויקות יותר ורלוונטיות לההקשר.

היבטים מרכזיים של Graph RAG כוללים:

1. שלב האינדקסציה: בשלב זה, המסמכים המקוריים מעובדים, והישויות מוצאות ומשמשות ליצירת גרף ידע. גרף הידע מייצג את הקשרים בין ישויות שונות, והם משמשים ליצירת תקצירים ברמות שונות של פירוט.

2. שלב השאילתה: כאשר מתקבלת שאילתת משתמש, Graph RAG בוחר את רמת הקהילה (תקציר) המתאימה על בסיס השאילתה ומאחזר את המידע הרלוונטי. התגובות מקהילות מרובות משולבות כדי ליצור את התשובה הסופית.

גישה זו מתמודדת עם מגבלות של RAG מסורתי, כגון הבנה הקשרית מוגבלת וסוגיות של סקלוּת. על ידי שילוב גרפי ידע, Graph RAG יכול לספק הבנה מקיפה יותר של הנתונים הבסיסיים, מה שמוביל לתגובות מדויקות ועקביות יותר.

אחד היתרונות המרכזיים של Graph RAG הוא היכולת שלו לטפל בשאילתות מורכבות הדורשות הבנה עמוקה יותר של הקשרים בין ישויות. זה הופך אותו לשימושי במיוחד עבור יישומים הכוללים שאלות-תשובות, סיכום, או משימות מבוססות ידע. 然, חשוב לשים לב שעלות הפעלת Graph RAG יכולה להיות גבוהה יותר בהשוואה למערכות RAG מסורתיות, מכיוון שהיא כוללת שלבי עיבוד נוספים, כגון استخراج ישויות ויצירת גרף ידע. גורם העלות הזה צריך להילקח בחשבון בזמן ההחלטה על יישום Graph RAG ביישומים שלך.