GraphRAG (Microsoft)

GraphRAG to podejście opracowane przez Microsoft, łączące grafy wiedzy z architekturą RAG (Retrieval Augmented Generation). Zamiast klasycznego wyszukiwania najbliższych chunków w przestrzeni wektorowej, GraphRAG przeszukuje strukturę grafu wiedzy, co daje lepsze odpowiedzi na złożone pytania wymagające łączenia informacji z wielu źródeł.

W klasycznym RAG pytanie 'Jakie są wspólne skutki uboczne kortyzolu i prednizonu?' wymaga znalezienia i połączenia dwóch osobnych chunków, co bywa zawodne. GraphRAG traversuje graf od węzła 'kortyzol' i 'prednizon' do wspólnych atrybutów przez relacje SHARES_ATTRIBUTE – odpowiedź jest strukturalna, nie probabilistyczna.

W kontekście SEO GraphRAG jest inspiracją dla budowy chatbotów firmowych i wyszukiwarek semantycznych na stronach klientów. GraphRAG to zaawansowana technika, ale koncepcja jest prosta: graf daje STRUKTURĘ wiedzy, LLM daje JĘZYK odpowiedzi.

W praktyce zanim zaimplementujesz pełny GraphRAG, zacznij od prostego RAG wzbogaconego o metadane z grafu – dodanie etykiet relacji do chunków już znacząco poprawia jakość odpowiedzi.