Vergleich der architektonischen Unterschiede
- WissensorganisationGraphRAG basiert auf einer semantischen ternären Speicherung, während die traditionelle RAG auf Vektordatenbanken beruht.
- Genauigkeit der AbfrageUnterstützung komplexer relationaler SPARQL-Abfragen, die die Grenzen des Schlüsselwortabgleichs durchbrechen.
- logisches DenkvermögenMulti-hop reasoning using path discovery with knowledge graphs
Praktische Effektverstärkung
In einem Test eines Unternehmens-FAQ-Systems: 1) die Genauigkeit bei der Beantwortung von Long-Tail-Fragen stieg von 58% auf 82%; 2) die Auffindbarkeit verwandter Fragen stieg um das Dreifache; 3) Unterstützung für Abfragen, die relationales Denken erfordern, wie "Welche Produkte sind mit X Batteriemodellen kompatibel?". und andere Abfragen, die relationale Schlussfolgerungen erfordern.
Realisierungspunkte
Um es zu verwenden, müssen Sie 1) die Qualität der ternären Extraktion sicherstellen, 2) die entsprechende SPARQL-Vorlage konfigurieren und 3) die Pipeline für die Nachbearbeitung der Ergebnisse einrichten. Das System generiert automatisch dieoutput.ttlDatei kann direkt zur Initialisierung von GraphRAG verwendet werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOntoCast: ein intelligenter Rahmen für die Extraktion von semantischen Tripeln aus DokumentenDie
