RAG vs. Graph RAG, explicado de forma visual.
El RAG tradicional tiene varias limitaciones.
Imagina que quieres resumir la biografía de una persona y que cada capítulo del documento habla de un logro diferente.
Con un RAG clásico, esto es complicado porque solo recupera los fragmentos (top-k) que considera más relevantes. El resultado suele perder contexto y dejar información importante fuera.
Graph RAG resuelve este problema.
Cómo funciona?
→ Convierte los documentos en un grafo de entidades y relaciones.
→ Durante la búsqueda, recorre ese grafo para recuperar todo el contexto conectado.
→ Envía ese contexto completo al LLM para generar una respuesta mucho más precisa.
En el ejemplo de una biografía, cada logro está conectado al nodo de esa persona.
En lugar de recuperar unos pocos fragmentos aislados, Graph RAG recorre el grafo y obtiene todos los logros relacionados antes de generar el resumen.
El resultado es una respuesta mucho más completa que la de un RAG tradicional.
Además, Graph RAG aprovecha mejor una de las mayores fortalezas de los LLM: razonar sobre datos estructurados y relaciones entre entidades.
Y una vez tienes la arquitectura adecuada, el siguiente paso es optimizar la eficiencia.
Muchas implementaciones de RAG siguen dependiendo en gran medida de la búsqueda vectorial, una capa que puede reducir su consumo de memoria hasta 32 veces mediante binary quantization.
En el artículo explico cómo funciona todo el proceso y cómo implementar este tipo de arquitectura.
Si quieres profundizar en Graph Engineering, échale un vistazo a este artículo:
Castlevania AGA on the Amiga 1200, a remake of the 1987 original but with visuals and elements based in their 16-bit titles. The goal is to provide an improved Castlevania experience on the system. W.I.P.
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