Wat is het verschil tussen GraphRAG en vector RAG?

GraphRAG en vector RAG zijn benaderingen van Retrieval-Augmented Generation (RAG), die verschillen in de manier waarop informatie wordt georganiseerd en gezocht om antwoorden te genereren.

• Vector RAG gebruikt vectorrepresentaties (embeddings) van documenten of tekstfragmenten. Bij een query wordt gezocht naar de dichtstbijzijnde buren in de vectorruimte, en de relevante fragmenten worden doorgegeven aan een generatiemodel om het antwoord te creëren. Deze aanpak werkt goed met ongestructureerde gegevens en is schaalbaar.

• GraphRAG breidt het idee uit door gebruik te maken van een kennisgrafiek, waarin informatie wordt gepresenteerd in de vorm van knooppunten en verbindingen daartussen. De zoektocht naar relevante gegevens houdt rekening met de structuur van de grafiek, waardoor semantische en logische verbanden tussen de elementen kunnen worden meegenomen. Dit verbetert de kwaliteit van zoeken en het genereren van antwoorden, vooral in complexe domeinen met een rijke kennisstructuur.

Het belangrijkste verschil is dat vector RAG opereert met platte vectorrepresentaties, terwijl GraphRAG werkt met gestructureerde grafiekgegevens, wat extra mogelijkheden biedt voor contextualisering en precisie.