# O que é Graph RAG?

> Graph Retrieval-Augmented Generation

É o funcionamento da inteligência artificial ao gerar respostas olhando não apenas para documentos, mas para redes de conexões entre dados.

## Definição
Enquanto os métodos RAG padrão geralmente pesquisam em fragmentos de texto, o Graph RAG mantém os dados como um grafo de conhecimento. Dessa forma, a inteligência artificial pode criar pontes entre informações que parecem distantes, mas que na verdade estão relacionadas. Isso permite a geração de respostas mais profundas e contextuais.

## Como funciona
Os dados são primeiro transformados em um grafo de conhecimento na forma de nós e relacionamentos. Quando uma consulta é feita, o sistema não olha apenas para o texto, mas traz as informações mais relevantes observando os caminhos de conexão neste grafo.

## Onde é usado
É utilizado na análise de dados corporativos complexos, em sistemas de diagnóstico médico e em pesquisas acadêmicas.

## Costuma ser confundido com
Pode ser confundido com o RAG clássico; o clássico foca na similaridade de texto, enquanto este foca em relacionamentos estruturais.

## Perguntas frequentes
**Quando deve ser preferido?**
Se você possui hierarquias complexas ou múltiplas conexões entre seus dados, o Graph RAG oferece resultados muito melhores.


## Termos relacionados
- [RAG](/pt/dictionary/rag/)
- [Knowledge Graph](/pt/dictionary/knowledge-graph/)
- [Vector Database](/pt/dictionary/vector-database/)

## Ferramentas relacionadas
- [GitNexus](/pt/discover/gitnexus/)
- [Code Graph RAG](/pt/discover/code-graph-rag/)

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Fonte: TreScout Glossário · https://trescout.com/pt/dictionary/graph-rag/