مقایسه RAG و GraphRAG ارزیابی سیستماتیک و بینش های کلیدی

قصد داریم مقالات کاربردی 2025 را برای شما در بخش مقالات انگلیسی قرار دهیم. در ادامه خلاصه ای از یک مقاله مهم را مشاهده خواهید کرد. در انتها، فایل کامل دانلود مقاله را نیز خواهید داشت.

1- RAG vs. GraphRAG: A Systematic Evaluation and Key Insights

.

خلاصه مقاله:

مقدمه

• RAG با استفاده از بازیابی داده‌های متنی از منابع خارجی، عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را بهبود می‌دهد؛ باعث کاهش خطاهای توهم (hallucination)، افزایش دقت واقعی و امنیت می‌شود.
• GraphRAG داده‌ها را به صورت گراف (مانند گراف‌های دانش) ساختاردهی کرده و برای بازیابی از آن‌ها بهره می‌برد. اخیراً نشان داده شده که تبدیل متون به گراف نیز می‌تواند برای وظایفی مانند استدلال و خلاصه‌سازی مفید باشد.
• پرسش کلیدی مقاله: GraphRAG در مقایسه با RAG برای وظایف متنی عمومی چه مزایا و معایبی دارد؟

نوآوری

نویسندگان برای اولین بار یک ارزیابی سیستماتیک از RAG و GraphRAG روی مجموعه وظایف متنی ارائه می‌دهند:

• دو روش اصلی GraphRAG بررسی شدند:
  1. KG-GraphRAG (استخراج گراف دانش از متن و بازیابی بر اساس آن).
  2. Community-GraphRAG (ساخت گراف و جوامع سلسله‌مراتبی با خلاصه‌های محلی/جهانی).
• دو وظیفه‌ی اصلی ارزیابی: پرسش‌پاسخ (QA) و خلاصه‌سازی مبتنی بر پرس‌وجو.

نتایج اصلی

1. پرسش‌پاسخ (QA):
   • RAG در پرسش‌های تک‌مرحله‌ای و جزئیات‌محور بهتر عمل می‌کند.
   • GraphRAG (به‌ویژه نسخه‌ی محلی Community) در پرسش‌های چندمرحله‌ای (multi-hop) موفق‌تر است.
   • GraphRAG جهانی اغلب اطلاعات جزئی را از دست می‌دهد و بیشتر دچار توهم می‌شود.
   • KG-GraphRAG به دلیل ناقص بودن گراف دانش معمولاً ضعیف‌تر عمل می‌کند.
2. خلاصه‌سازی مبتنی بر پرس‌وجو:
   • RAG در خلاصه‌سازی چندسندی (multi-document) برتری دارد.
   • GraphRAG محلی در برخی موارد عملکرد قابل‌قبولی نشان داد؛ نسخه‌ی جهانی اما ضعیف‌تر از RAG بود.
   • ترکیب سه‌تایی‌ها+متن در KG-GraphRAG عملکرد بهتری نسبت به استفاده از صرفاً سه‌تایی‌ها داشت.
   • روش ادغام (Integration) نتایجی نزدیک یا بهتر از RAG به دست آورد.

تحلیل تکمیلی

• RAG و GraphRAG مکمل یکدیگرند.
  • RAG برای پرسش‌های مبتنی بر واقعیت و جزئیات مناسب‌تر است.
  • GraphRAG برای پرسش‌های استدلالی و چندمرحله‌ای مفیدتر است.
• دو استراتژی ترکیبی معرفی شد:
  1. Selection: انتخاب پویا بین RAG یا GraphRAG بسته به نوع پرسش.
  2. Integration: ترکیب همزمان خروجی هر دو برای بهبود دقت (دقیق‌تر ولی پرهزینه‌تر).

نتیجه‌گیری

• این نخستین مطالعه جامع مقایسه‌ای میان RAG و GraphRAG در وظایف متنی عمومی است.
• هر دو رویکرد نقاط قوت خاصی دارند و با ترکیب آن‌ها می‌توان عملکرد بهتری به دست آورد.
• مسیرهای آینده: بهبود روش‌های ساخت گراف برای GraphRAG، و طراحی چارچوب‌های کاراتر برای ادغام RAG و GraphRAG.

دانلود مقاله کامل: