O módulo GraphRAG integrado ao projeto rompe as limitações de recuperação de fragmentos do RAG tradicional e cria um gráfico de conhecimento de entidades de documentos para obter uma compreensão semântica profunda. O sistema identifica automaticamente as entidades nomeadas (por exemplo, pessoas/organizações/localizações) no estágio de processamento do documento carregado e cria uma rede de relacionamento de co-ocorrência para formar um gráfico semântico com centenas de nós. Ao lidar com consultas complexas, como "a relevância dos membros da diretoria da empresa A para o projeto B", a análise gráfica pode aumentar a precisão em 60% em comparação com a recuperação de texto simples.
A implementação técnica usa o banco de dados de gráficos Neo4j para armazenar relações ternárias, com o algoritmo GNN para raciocínio relacional. Os cenários de aplicação específicos incluem análise de associação de cláusulas contratuais, mineração de rede de citação de artigos acadêmicos e assim por diante. Os dados de teste mostram que o GraphRAG pode melhorar o reconhecimento de relações implícitas no sistema de perguntas e respostas em três vezes para documentos longos com mais de 50 páginas.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-RAG-Chatbot: um chatbot do DeepSeek RAG em execução localO
