¿Qué es Graph RAG?
Graph Retrieval-Augmented Generation
La inteligencia artificial funciona mirando no sólo los documentos sino también las redes de conexión entre datos a la hora de producir respuestas.
Definición
Mientras que los métodos RAG estándar suelen buscar fragmentos de texto, Graph RAG mantiene los datos como un gráfico de conocimiento. De esta manera, la inteligencia artificial puede unir información que parece distante entre sí pero que en realidad está relacionada. Permite producir respuestas más profundas y contextuales.
Cómo funciona
Los datos primero se transforman en un gráfico de conocimiento en forma de nodos y relaciones. Cuando llega una consulta, el sistema devuelve la información más relevante al observar las rutas de conexión en este gráfico, no solo el texto.
Dónde se usa
Se utiliza en el análisis de datos corporativos complejos, sistemas de diagnóstico médico e investigaciones académicas.
Suele confundirse con
Se puede confundir con el RAG clásico; El clásico se centra en la similitud del texto, éste se centra en las relaciones estructurales.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo debería preferirse?
Graph RAG funciona mucho mejor si tiene jerarquías complejas o múltiples conexiones entre sus datos.
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