Das in das Projekt integrierte GraphRAG-Modul durchbricht die Beschränkungen des Fragment-Retrievals herkömmlicher RAG und baut einen Wissensgraphen von Dokumentenentitäten auf, um ein tiefes semantisches Verständnis zu erreichen. Das System identifiziert automatisch benannte Entitäten (z.B. Personen/Organisationen/Orte) in der Verarbeitungsphase der hochgeladenen Dokumente und baut ein Beziehungsnetzwerk auf, das einen semantischen Graphen mit Hunderten von Knoten bildet. Bei komplexen Abfragen wie "Relevanz der Vorstandsmitglieder von Unternehmen A für Projekt B" kann die Graphenanalyse die Genauigkeit um 60% im Vergleich zur reinen Textsuche verbessern.
Die technische Implementierung verwendet die Graphdatenbank Neo4j, um ternäre Beziehungen zu speichern, und den GNN-Algorithmus für relationale Schlussfolgerungen. Zu den spezifischen Anwendungsszenarien gehören die Assoziationsanalyse von Vertragsklauseln, die Suche nach Zitaten in akademischen Arbeiten und so weiter. Die Testdaten zeigen, dass GraphRAG die Erkennung impliziter Beziehungen im Q&A-System bei langen Dokumenten mit mehr als 50 Seiten um das Dreifache verbessern kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-RAG-Chatbot: ein lokal laufender DeepSeek-RAG-ChatbotDie
