The post has been translated automatically. Original language: Russian
GraphRAG: the next step in the development of AI search
When we ask an AI assistant a question, it seems that he just "knows" the answer. In fact, this is most often not the case in corporate systems. Before responding, the AI first searches for the necessary information in the company's documents. RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology is used for this.
RAG allows you to find the most relevant document fragments and transfer them to the language model along with the user's query. Thanks to this, AI can work with internal documentation, knowledge bases, instructions, and other data that was not present during the training of the model.
However, one document search is not always enough. In many companies, important knowledge lies not only in individual documents, but also in the relationships between people, projects, products, requirements, systems, and processes.
It is convenient to represent such relationships in the form of a Knowledge Graph — data structures where objects are represented as nodes, and relationships between them are represented as links.
This is where GraphRAG comes in. It combines document search with the use of a knowledge graph, so that AI receives not only the text of documents, but also information about the relationships between objects.
| Approach | What he can do |
| RAG | Finds the necessary documents |
| Knowledge Graph | Shows how objects are connected to each other |
| GraphRAG | Uses documents and relationships between objects to find more accurate and complete answers, analyzes documents and relationships. |
Classic RAG perfectly answers questions like:
- What is the warranty period of the product?
- What is the company's vacation policy?
GraphRAG helps you answer more complex questions.:
- Which projects use the same API and may be affected if it changes?
- Which customers may be affected if this supplier has problems?
Illustrative examples
Example 1. Imagine that you are looking for a cafe.
- RAG is similar to a search in maps: it quickly finds the right place.
- The Knowledge Graph is the road map itself, which shows how different objects are connected to each other.
- GraphRAG doesn't just find a cafe, but uses a map of connections between objects to suggest the most appropriate route, suggest alternatives (routes and cafes), and explain why this particular option is the most successful.
Example 2. Imagine that a manager is preparing for a meeting with a client.
- RAG is similar to intelligent search in CRM. He quickly finds the client's card, contracts, correspondence, support requests and other documents related to this client.
- The Knowledge Graph stores links between clients, companies, branches, contact persons, contracts, products, deals, employees, support requests, and partners.
- GraphRAG doesn't just show the found documents. It helps you see the full picture: which products the client is using, which projects are currently being implemented, who participated in previous negotiations, whether there are related companies or subsidiaries, which applications remain open, which specialists have interacted with the client, and which other clients may face a similar problem.
Where is GraphRAG useful?
GraphRAG is especially useful where data forms a complex network of relationships and requires not only information retrieval, but also its interpretation.:
- corporate knowledge bases,
- management of complex engineering systems,
- Supply chains and logistics,
- finance and fraud detection,
- medicine and bioinformatics,
- scientific research.
This does not mean that GraphRAG is always better than classic RAG. If the task is to find an answer in the documentation or FAQ, regular RAG is often easier, faster and cheaper.
But when AI needs not only to find information, but also to understand the relationships between facts, GraphRAG can be considered as the next stage in the development of RAG.
GraphRAG: следующий шаг в развитии AI-поиска
Когда мы задаем вопрос AI-ассистенту, кажется, что он просто "знает" ответ. На самом деле в корпоративных системах это чаще всего не так. Перед тем как ответить, AI сначала ищет нужную информацию в документах компании. Для этого используется технология RAG (Retrieval-Augmented Generation).
RAG позволяет находить наиболее релевантные фрагменты документов и передавать их языковой модели вместе с запросом пользователя. Благодаря этому AI может работать с внутренней документацией, базами знаний, инструкциями и другими данными, которых не было в процессе обучения модели.
Однако одного поиска по документам не всегда достаточно. Во многих компаниях важные знания заключаются не только в отдельных документах, но и во взаимосвязях между людьми, проектами, продуктами, требованиями, системами и процессами.
Такие взаимосвязи удобно представлять в виде Knowledge Graph (графа знаний) — структуры данных, где объекты представлены в виде узлов, а отношения между ними — в виде связей.
Именно здесь появляется GraphRAG. Он сочетает поиск по документам с использованием графа знаний, благодаря чему AI получает не только текст документов, но и информацию о связях между объектами.
| Подход | Что умеет |
| RAG | Находит нужные документы |
| Knowledge Graph | Показывает, как объекты связаны между собой |
| GraphRAG | Использует документы и связи между объектами, чтобы находить более точные и полные ответы, анализирует документы и взаимосвязи |
Классический RAG отлично отвечает на вопросы вроде:
- Какой срок гарантии у продукта?
- Какая политика отпусков действует в компании?
GraphRAG помогает ответить на более сложные вопросы:
- Какие проекты используют один и тот же API и могут пострадать при его изменении?
- Какие клиенты могут пострадать, если у данного поставщика возникнут проблемы?
Наглядные примеры
Пример 1. Представьте, что вы ищете кафе.
- RAG похож на поиск в картах: он быстро находит нужное место.
- Knowledge Graph — это сама карта дорог, которая показывает, как разные объекты связаны между собой.
- GraphRAG не просто находит кафе, а использует карту связей между объектами, чтобы предложить наиболее подходящий маршрут, предложить альтернативы (маршрута и кафе) и объяснить, почему именно этот вариант является наиболее удачным.
Пример 2. Представьте, что менеджер готовится к встрече с клиентом.
- RAG похож на интеллектуальный поиск в CRM. Он быстро находит карточку клиента, договоры, переписку, обращения в поддержку и другие документы, связанные с этим клиентом.
- Knowledge Graph хранит связи между клиентами, компаниями, филиалами, контактными лицами, контрактами, продуктами, сделками, сотрудниками, обращениями в поддержку и партнерами.
- GraphRAG не просто показывает найденные документы. Он помогает увидеть полную картину: какие продукты использует клиент, какие проекты сейчас выполняются, кто принимал участие в предыдущих переговорах, есть ли связанные компании или дочерние организации, какие обращения остаются открытыми, какие специалисты взаимодействовали с клиентом и какие другие клиенты могут столкнуться с аналогичной проблемой.
Где GraphRAG полезен?
GraphRAG особенно полезен там, где данные образуют сложную сеть взаимосвязей и требуется не только поиск информации, но и ее интерпретация:
- корпоративные базы знаний,
- управление сложными инженерными системами,
- цепочки поставок и логистика,
- финансы и выявление мошенничества,
- медицина и биоинформатика,
- научные исследования.
Это не означает, что GraphRAG всегда лучше классического RAG. Если задача сводится к поиску ответа в документации или FAQ, обычный RAG зачастую проще, быстрее и дешевле.
Но когда AI должен не только найти информацию, а понять взаимосвязи между фактами, GraphRAG можно рассматривать как следующий этап развития RAG.
Share
