GraphRAG

GraphRAG ແມ່ນຫຍັງ

GraphRAG ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳລຸ້ນໃໝ່ທີ່ລວມເອົາ knowledge graph ແລະ vector search ເຂົ້າດ້ວຍກັນ ເພື່ອນຳໃຊ້ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ entity ໃນການຄົ້ນຫາ ຊຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ RAG ແບບດັ້ງເດີມ (Retrieval-Augmented Generation) ບໍ່ສາມາດຈັບໄດ້.

ສະຖານະການທີ່ RAG ແບບດັ້ງເດີມອ່ອນແອ

ໃນ RAG pipeline ທົ່ວໄປ, ລະບົບຈະດຶງ chunk ໂດຍອາໄສຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ embedding ຕໍ່ກັບ query. ຄຳຖາມທີ່ຖາມກ່ຽວກັບຄວາມສຳພັນທີ່ກວມຫຼາຍເອກະສານ ເຊັ່ນ: "ຄູ່ແຂ່ງຂອງບໍລິສັດ A ແມ່ນໃຜ" ນັ້ນ ລະບົບມັກຈະຈັດການໄດ້ບໍ່ດີ. ເນື່ອງຈາກ chunk ທີ່ດຶງມາແຕ່ລະອັນບໍ່ມີຄຳຕອບຢູ່ໃນຕົວເອງ ຈຶ່ງເປັນສາເຫດທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດ hallucination ໄດ້ງ່າຍ.

ສິ່ງທີ່ໂຄງສ້າງ graph ແກ້ໄຂໄດ້

GraphRAG ຈະສະກັດ entity (ບຸກຄົນ, ອົງກອນ, ແນວຄິດ ແລະອື່ນໆ) ແລະຄວາມສຳພັນຈາກ corpus ກ່ອນ ແລ້ວສ້າງ knowledge graph ຂຶ້ນ. ໃນເວລາຄົ້ນຫາ ນອກຈາກຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ vector ແລ້ວ ຍັງມີການຄົ້ນຫາ path ເທິງ graph ດ້ວຍ ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດໃຊ້ເຫດຜົນຫຼາຍຂັ້ນຕອນໄດ້ ເຊັ່ນ: "A → ຄວາມສຳພັນຄູ່ແຂ່ງ → B". ນີ້ຍັງເປັນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ Gartner ກຳນົດໃຫ້ເປັນ "Critical Enabler" ຂອງ generative AI ໃນປີ 2026 ອີກດ້ວຍ.

ຈຸດສຳຄັນໃນການນຳໃຊ້

ການສ້າງ graph ຕ້ອງໃຊ້ LLM ປະມວນຜົນ corpus ທັງໝົດ ຈຶ່ງມີຕົ້ນທຶນເລີ່ມຕົ້ນສູງ. ສຳລັບ FAQ chatbot ຂະໜາດນ້ອຍ ການໃຊ້ hybrid search ອາດຈະພຽງພໍໃນຫຼາຍກໍລະນີ ດັ່ງນັ້ນ ຄວນພິຈາລະນາກ່ອນວ່າຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງເອກະສານມີຄວາມສຳຄັນທາງທຸລະກິດຫຼືບໍ່ ——ຕົວຢ່າງ ການອ້າງອີງລະຫວ່າງຂໍ້ກຳນົດໃນເອກະສານທາງກົດໝາຍ ຫຼື ຄວາມສຳພັນຂອງຄູ່ຄ້າໃນ supply chain—— ແລ້ວຈຶ່ງຄ່ອຍພິຈາລະນານຳໃຊ້ ຊຶ່ງຈະເປັນວິທີທີ່ຕົງຈິງກວ່າ.