GraphRAG verbindet Erinnerungen mit Knowledge Graphs und...
GraphRAG: Revolution im intelligenten Kundenservice
Herkömmliches RAG verlässt sich hauptsächlich auf Vektorsuchen, die den semantischen Faden verlieren können, wenn Gespräche lang werden oder oft das Thema wechseln.
GraphRAG ersetzt Einzelpunktsuchen durch eine graphbasierte Wissensstruktur. Es nutzt die Beziehungen zwischen Knoten und Kanten, um die Generierung zu unterstützen, den Kontextkonsens beizubehalten und vor allem Multi-Hop-Schlussfolgerungen zu ermöglichen.
In unserem Prototyp-System, das Kundengespräche, Finanznachrichten und Expertenwissen verknüpft, zeigte GraphRAG beim RobustQA-Test eine Genauigkeit von 86% im Vergleich zu 33–76% bei klassischen RAG-Lösungen. Ein enormer Sprung, obwohl bei der Implementierung Systemkomplexität und Kosten genau abgewogen werden müssen.
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