Qual é a diferença entre GraphRAG e vector RAG?

GraphRAG e vector RAG são abordagens de Retrieval-Augmented Generation (RAG), que diferem na forma como organizam e procuram informações para gerar respostas.

• Vector RAG usa representações vetoriais (embeddings) de documentos ou fragmentos de texto. Quando uma consulta é feita, busca-se os vizinhos mais próximos no espaço vetorial, e os fragmentos relevantes encontrados são passados para um modelo generativo para criar a resposta. Essa abordagem funciona bem com dados não estruturados e é escalável.

• GraphRAG amplia a ideia usando um grafo de conhecimento, onde a informação é apresentada na forma de nós e conexões entre eles. A busca por dados relevantes leva em conta a estrutura do grafo, permitindo considerar relações semânticas e lógicas entre os elementos. Isso melhora a qualidade da busca e da geração de respostas, especialmente em domínios complexos com uma estrutura de conhecimento rica.

Portanto, a principal diferença é que o vector RAG opera com representações vetoriais planas, enquanto o GraphRAG trabalha com dados estruturados em forma de grafo, o que oferece capacidades adicionais para a contextualização e a precisão.