Em nossa ¨²ltima atualiza??o do RAG, introduzimos o GraphRAG, originalmente descrito no como uma abordagem de duas etapas: (1) divis?o de documentos em segmentos e uso de uma an¨¢lise baseada em modelos de linguagem de grande porte (LLMs) dos segmentos para criar um gr¨¢fico de conhecimento; (2) recupera??o de segmentos relevantes no momento da consulta por meio de embeddings, enquanto seguimos as bordas no gr¨¢fico de conhecimento para descobrir segmentos relacionados adicionais, que s?o ent?o adicionados ao prompt aumentado. Em muitos casos, essa abordagem aprimora as respostas geradas pelo LLM. Observamos benef¨ªcios semelhantes ao usar o GenAI para entender bases de c¨®digo legadas, em que usamos informa??es estruturais ¡ª como ¨¢rvores de sintaxe abstratas e depend¨ºncias ¡ª para criar o gr¨¢fico de conhecimento. O padr?o GraphRAG ganhou for?a com o surgimento de ferramentas e estruturas como o da Neo4j para oferecer suporte a ele. Tamb¨¦m consideramos que o Graphiti se encaixa em uma interpreta??o mais ampla do GraphRAG como um padr?o.
