🤖 ‏ مقایسه RAG و Graph RAG در بازیابی اطلاعات

🔬 ‏ سیستم‌های RAG معمولی در مدیریت پرسش‌هایی که نیاز به درک کامل زمینه (Context) دارند، مانند خلاصه‌سازی یک زندگی‌نامه از روی فصل‌های پراکنده، با چالش‌های جدی مواجه هستند. این مدل‌ها به دلیل اتکا به Vector Search و بازیابی صرفاً k-تکه برتر، اغلب رشته اتصال مفاهیم یکپارچه را از دست می‌دهند.

⚡ ‏ در مقابل، Graph RAG با تبدیل اسناد به یک گراف دانش از موجودیت‌ها و روابط، ساختاری پیوسته ایجاد می‌کند. در این روش، سیستم با پیمایش در گراف، تمام اطلاعات مرتبط با یک موجودیت مانند دستاوردهای یک شخص را جمع‌آوری کرده و زمینه‌ای کامل برای پاسخ‌دهی دقیق به LLM فراهم می‌آورد.

🧠 ‏ این معماری به دلیل توانایی ذاتی مدل‌های زبانی در استدلال روی داده‌های ساختاریافته، برتری عملکردی دارد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Graph_RAG #Vector_Search