Comparação das diferenças arquitetônicas
- organização do conhecimentoGraphRAG é baseado em armazenamento ternário semântico, enquanto o RAG tradicional se baseia em bancos de dados vetoriais
- Precisão da consultaOferece suporte à consulta relacional complexa SPARQL, superando as limitações da correspondência de palavras-chave.
- capacidade de raciocínioRaciocínio multihop usando descoberta de caminhos com gráficos de conhecimento
Aprimoramento de efeitos práticos
Em um teste de um sistema corporativo de perguntas frequentes: 1) a precisão da resposta a perguntas de cauda longa aumentou de 58% para 82%; 2) a taxa de recuperação de perguntas relacionadas aumentou em 3 vezes; 3) suporte a consultas que exigem raciocínio relacional, como "Quais produtos são compatíveis com X modelos de bateria? e outras consultas que exigem raciocínio relacional.
Pontos de realização
Para usá-lo, você precisa: 1) garantir a qualidade da extração ternária; 2) configurar o modelo SPARQL apropriado; e 3) configurar o pipeline de pós-processamento de resultados. O sistema gera automaticamente ooutput.ttlpode ser usado diretamente para a inicialização do GraphRAG.
Essa resposta foi extraída do artigoOntoCast: uma estrutura inteligente para extrair triplas semânticas de documentosO
