Граф знаний или векторный поиск для RAG?

Разделите хранение, поиск и итоговый ответ

RAG соединяет генеративную модель с найденной информацией. Исходная работа о RAG исследует такое сочетание с внешним индексом документов. В прикладной системе всё равно нужно определить, какие материалы могут служить основанием ответа.

Граф описывает сущности и связи. Вводный материал W3C по RDF объясняет утверждения через субъект, предикат и объект. Такое представление полезно, когда важна сама связь, а не только смысловая близость двух текстов.

Начните с настоящих вопросов

Найти документы по теме и установить, какой сервис зависит от конкретного компонента, — разные задачи. Для первой может хватить семантического поиска. Во второй важны надёжное различение сущностей и явные отношения.

Запишите характерные вопросы до выбора базы данных. Укажите источник ожидаемого ответа и отметьте случаи, где нужно объединить несколько записей. Это основа для раздельной проверки поиска и генерации.

• Соберите вопросы в формулировках пользователей.
• Укажите источник каждого ожидаемого ответа.
• Добавьте синонимы, устаревшие сведения и отсутствие данных.
• Различайте подходящий по теме фрагмент и достаточное доказательство.

Качество источников — отдельная задача

Ни эмбеддинг, ни ребро графа не подтверждают актуальность исходного документа. Определите владельца обновлений, смысл даты и порядок исключения отозванных материалов. Сохраните переход от ответа к его источнику.

В закрытых коллекциях проверка доступа должна участвовать в отборе материалов. Полезный ответ должен быть подтверждён и разрешён конкретному пользователю. Проверка только под учётной записью администратора не покрывает эту часть продукта.

Сравнивайте подходы на одинаковых свидетельствах

Проверьте простой поиск, семантический поиск и вариант с графом на одном наборе вопросов. Разберите потерянные источники, неверные связи и ситуации, где ответ должен прямо оставаться неизвестным.

Измеряйте полноту нахождения источников, корректность подтверждений, долю принятых ответов и длительность ответа. Это разные показатели. Большее число найденных документов может увеличить нагрузку на модель, не улучшая результат.

Учитывайте сопровождение после демонстрации

Явный граф требует работы с идентичностью сущностей, определениями отношений и обновлениями. Векторный индекс тоже требует загрузки, обновления и оценки источников. Сравните, кто сопровождает каждый вариант и исправляет ошибки.

Сочетание подходов оправдано, если преимущество видно в проверке. Оно избыточно, если простой поиск уже решает задачу. Сохраните набор вопросов и неудачные случаи, чтобы архитектурное решение можно было пересмотреть.