Чем GraphRAG отличается от vector RAG?

GraphRAG и vector RAG — это подходы к Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые отличаются способом организации и поиска информации для генерации ответов.

• Vector RAG использует векторные представления (эмбеддинги) документов или фрагментов текста. При запросе происходит поиск ближайших соседей в векторном пространстве, и найденные релевантные фрагменты передаются генеративной модели для создания ответа. Такой подход хорошо работает с неструктурированными данными и масштабируется.

• GraphRAG расширяет идею, используя граф знаний, где информация представлена в виде узлов и связей между ними. Поиск релевантных данных происходит с учётом структуры графа, что позволяет учитывать семантические и логические связи между элементами. Это улучшает качество поиска и генерации ответов, особенно в сложных доменах с богатой структурой знаний.

Таким образом, основное отличие в том, что vector RAG оперирует плоскими векторными представлениями, а GraphRAG — структурированными графовыми данными, что даёт дополнительные возможности для контекстуализации и точности.