Princípios de implementação e vantagens de desempenho da tecnologia de recuperação híbrida
O LightRAG realiza a recuperação multidimensional de informações por meio de uma arquitetura de motor duplo que combina tecnologias vetoriais e gráficas. A pesquisa vetorial lida com a similaridade literal (correspondência local), enquanto os gráficos de conhecimento exploram as relações conceituais (raciocínio global). O sistema oferece cinco modos de consulta: o modo básico ingênuo, o modo local focado em detalhes, o modo global orientado para macro, o modo híbrido para combinação otimizada e o modo misto totalmente integrado.
Testes práticos demonstram que, ao processar consultas que exigem o sequenciamento de informações fragmentadas — como ”a história do desenvolvimento do fundador da Apple e produtos relacionados” —, o modo híbrido alcança uma melhoria de 371% na precisão em comparação com a recuperação vetorial pura, além de um aumento de 521% na coerência das respostas. Essa capacidade técnica permite que ele ofereça um valor excepcional em cenários como gestão do conhecimento corporativo e pesquisa acadêmica.
Essa resposta foi extraída do artigoLightRAG: uma estrutura leve para a criação de aplicativos RAG (Retrieval Augmented Generation)O
