Das Auffinden eines relevanten Absatzes beantwortet nicht immer eine geschäftliche Frage. Ein Beschaffungsteam muss möglicherweise einen Lieferanten, dessen Muttergesellschaft und mehrere Verträge verbinden, um eine Abhängigkeit zu verstehen. GraphRAG fügt eine Darstellung von Entitäten und Beziehungen zur Abrufung hinzu, wodurch ein System Fragen untersuchen kann, die mehrere Quellen umfassen.
Am 14. September 2026 veröffentlichte AWS eine gemeinsame Implementierung von GraphRAG und LightRAG. Die Ankündigung bietet ein konkretes Beispiel für das Testen verschiedener Methoden des Graphenabrufs auf einer gemeinsamen Infrastruktur, anstatt anzunehmen, dass ein Ansatz für jede Abfrage geeignet ist.
Wie unterscheidet sich GraphRAG von standardmäßigem RAG?
Retrieval-unterstützte Generierung findet typischerweise Abschnitte, die sich auf eine Frage beziehen, und stellt sie einem Sprachmodell zur Verfügung. Das funktioniert gut, wenn die benötigten Beweise in einer kleinen Anzahl identifizierbarer Abschnitte erscheinen.
Ein Graph fügt explizite Verbindungen hinzu: Eine Organisation besitzt eine Tochtergesellschaft, ein Vertrag deckt eine Dienstleistung ab oder ein Dokument ersetzt ein anderes Dokument. Retrieval kann dann diese Beziehungen nutzen, um Beweise zusammenzustellen. Unsere Einführung in RAG in einfacher Sprache erklärt das zugrunde liegende Retrieval-Muster.
Wählen Sie Fragen, die verbundene Beweise benötigen
Eine illustrative Lieferantenbewertung könnte fragen, welche Vereinbarungen Unternehmen betreffen, die zur selben Gruppe gehören. Eine herkömmliche Suche kann einzelne Lieferantennamen finden. Ein Beziehungsmodell kann dabei helfen, diese Namen zu verbinden, vorausgesetzt, die Eigentumsinformationen sind genau und aktuell.
Die Graphenabfrage ist weniger überzeugend für eine einfache Frage, wie das Finden einer Kündigungsklausel in einem Vertrag. Eine einfachere Suchmethode kann diese Frage mit weniger Vorbereitung und geringeren Betriebskosten beantworten.
Der Graph benötigt eigene Qualitätsprüfungen
Die Entitätsextraktion kann Organisationen mit ähnlichen Namen verwechseln oder ein Unternehmen als mehrere verschiedene Entitäten behandeln. Beziehungen können ebenfalls veraltet, unvollständig oder falsch abgeleitet sein. Diese Fehler wirken sich auf die Beweise aus, die das Modell erhält.
Bewahren Sie eine Referenz auf die Quelle hinter jeder wichtigen Beziehung. Verfolgen Sie die Wirksamkeitsdaten und definieren Sie, wie sich das Diagramm ändert, wenn ein Dokument ersetzt wird. Wenden Sie Zugriffsbeschränkungen auf abgerufene Beweise und abgeleitete Zusammenfassungen an, nicht nur auf die Originaldateien.
Vergleichen Sie den Wert mit der zusätzlichen Arbeit.
Erstellen Sie eine Testkollektion, die direkte Nachschlagevorgänge und Fragen enthält, die mehrere verknüpfte Fakten erfordern. Vergleichen Sie eine herkömmliche RAG-Baseline mit dem Graph-Ansatz hinsichtlich Antwortgenauigkeit, unterstützender Beweise und Reaktionszeit.
Berücksichtigen Sie die Kosten für den Aufbau, die Aktualisierung und die Überprüfung des Graphen. Eine bessere Antwort auf eine schwierige Frage kann diese Arbeit rechtfertigen, während eine marginale Verbesserung bei einfachen Abfragen möglicherweise nicht. Halten Sie die Bewertung an den Fragen orientiert, die Ihre Mitarbeiter tatsächlich beantwortet haben müssen.
Eine Entscheidungsregel für die Auswahl der Graphabfrage
Wählen Sie einen Graph-Piloten, wenn wichtige Fragen wiederholt das Verbinden von benannten Entitäten, das Nachverfolgen von Abhängigkeiten oder das Abgleichen von Beziehungen über verschiedene Quellen hinweg erfordern. Behalten Sie die konventionelle Abfrage als Basislinie für Fragen, die durch einen einzelnen Abschnitt beantwortet werden. Beide Ansätze benötigen weiterhin Zitate, die die Antwort tatsächlich stützen.
Während der Bewertung entfernen Sie eine unterstützende Beziehung und prüfen, ob das System zugibt, dass die Kette unvollständig ist. Testen Sie auch widersprüchliche Daten und ähnlich benannte Organisationen. Diese Fälle offenbaren Fehler, die eine flüssige Zusammenfassung verbergen kann. Stellen Sie zunächst zuverlässigen Unternehmenskontekt her und verwenden Sie einen gemeinsamen Evaluationsprozess, um zu entscheiden, ob die zusätzliche Pflege des Graphen gerechtfertigt ist.
Auf einer verlässlichen Wissensbasis aufbauen
Bevor Sie ein Diagramm hinzufügen, überprüfen Sie die Dokumentqualität, die Versionskontrolle und die grundlegende Auffindbarkeit. Der in unserem RAG-zu-RAPTOR-Artikel beschriebene Fortschritt beginnt ebenfalls mit diesen Grundlagen. Erkunden Sie ein Wissensrepository und besprechen Sie Ihre Suchfragen mit NextBrain AI, um herauszufinden, wo Beziehungen Mehrwert schaffen könnten.