Microsoft Research introduit GraphRAG : combinaison des graphes de connaissances avec le RAG
Microsoft Research dévoile GraphRAG, une nouvelle approche qui combine le RAG avec les graphes de connaissances pour améliorer la compréhension contextuelle
GraphRAG : Un nouveau paradigme dans les systèmes RAG
Microsoft Research a annoncé GraphRAG, une nouvelle approche qui intègre les graphes de connaissances avec les systèmes RAG traditionnels pour améliorer la compréhension contextuelle et les capacités de raisonnement multi-sauts.
Qu'est-ce que GraphRAG ?
Contrairement aux systèmes RAG traditionnels qui récupèrent des documents similaires via la recherche vectorielle, GraphRAG construit un graphe de connaissances à partir de vos données et exploite les relations du graphe pour :
- Mieux comprendre les relations entre entités et concepts
- Répondre à des questions multi-sauts nécessitant plusieurs étapes de raisonnement
- Générer des réponses plus cohérentes et contextuelles
Architecture technique
Documents → Extraction d'entités → Construction du graphe →
Enrichissement vectoriel → Recherche hybride → Génération
Le système combine les forces de la recherche par similarité vectorielle et de la traversée de graphe pour récupérer des informations plus pertinentes contextuellement.
Capacités clés
Compréhension contextuelle améliorée
GraphRAG trace les connexions entre différentes entités et concepts, offrant une vue plus complète de la base de connaissances.
Raisonnement multi-sauts
Le système peut répondre à des questions complexes telles que : "Quels clients sont communs aux produits A et B, et ont augmenté leurs achats cette année ?"
Cela nécessite de connecter plusieurs points de données à travers différents documents, ce avec quoi les systèmes RAG traditionnels peinent.
Visualisation des connaissances
La structure du graphe sous-jacent peut être visualisée, offrant des aperçus sur les relations au sein de vos données.
Implémentation
Microsoft a rendu GraphRAG open-source :
DEVELOPERbashpip install graphrag
Le framework fournit des outils pour :
- L'extraction automatique d'entités et de relations
- La construction et l'indexation de graphes
- La récupération hybride combinant recherche vectorielle et traversée de graphe
- L'intégration avec les fournisseurs LLM populaires
Cas d'usage
GraphRAG est particulièrement précieux pour :
- Analyse de documents juridiques : Traçabilité des références et précédents dans la jurisprudence
- Recherche médicale : Connexion des symptômes, traitements et études
- Analyse financière : Compréhension des relations entre entreprises, marchés et événements
- Documentation technique : Suivi des dépendances et références à travers les bases de code
Considérations de performance
Bien que GraphRAG offre des capacités de raisonnement améliorées, il introduit une complexité supplémentaire :
- La construction du graphe nécessite l'extraction d'entités et la cartographie des relations
- Les besoins de stockage sont plus élevés en raison des métadonnées du graphe
- La latence des requêtes peut augmenter pour les traversées de graphe complexes
Impact sur l'écosystème RAG
GraphRAG représente une évolution significative dans l'architecture RAG. En combinant la recherche vectorielle avec les relations de graphe, il répond aux limitations des systèmes RAG traditionnels, particulièrement pour les tâches de raisonnement complexes.
La publication open-source permet aux chercheurs et praticiens d'expérimenter avec la récupération améliorée par graphe dans leurs propres applications.
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