アーキテクチャーの違いの比較
- 知識組織従来のRAGはベクトル・データベースに依存していた。
- クエリー精度SPARQLの複雑なリレーショナルクエリをサポートし、キーワードマッチングの限界を突破。
- 推理力知識グラフを用いた経路探索によるマルチホップ推論
実用的な効果向上
企業向けFAQシステムのテストでは、1）ロングテールの質問への回答精度が58%から82%に向上、2）関連する質問の想起率が3倍に向上、3）関係推論を必要とするクエリへの対応、例えば「X型バッテリーに対応する製品は？などの関係推論を必要とするクエリをサポート。
実現ポイント
使用するには、1）三項抽出の品質を確保する、2）適切なSPARQLテンプレートを設定する、3）結果の後処理パイプラインを設定する必要があります。システムは自動的にoutput.ttlファイルはGraphRAGの初期化に直接使用できる。
この答えは記事から得たものである。OntoCast: ドキュメントから意味的トリプルを抽出するインテリジェントなフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 従来のRAGと比較して、OntoCastのGraphRAG機能の利点は何ですか？
