Jak GraphRAG zwiększa precyzję analizy danych?

Zespół badawczy złożony z przedstawicieli z Centrum Badawczo-Rozwojowego Netrix S.A., Akademii WSEI w Lublinie oraz Politechniki Lubelskiej opracował nowatorskie narzędzie GraphRAG, które wyznacza nowy kierunek w obszarze ekstrakcji informacji z tekstów nieustrukturyzowanych. W opublikowanych w październiku 2024 roku wynikach badań autorzy zaprezentowali podejście łączące duże modele językowe (LLM) z grafami wiedzy, co pozwala na bardziej precyzyjne, spójne i złożone odpowiedzi na pytania użytkowników, nawet w przypadku rozproszonych źródeł danych. 

Jednym z kluczowych aspektów skuteczności GraphRAG jest zoptymalizowany sposób podziału tekstu wejściowego na mniejsze fragmenty. Analiza wykazała, że przetwarzanie tekstów w blokach o długości 300 tokenów, w porównaniu do większych jednostek (1200 tokenów), znacząco poprawia identyfikację encji i relacji, co bezpośrednio przekłada się na dokładność i szczegółowość tworzonych grafów wiedzy. Taka granularność danych umożliwia skuteczniejsze wydobycie kluczowych informacji z dokumentów oraz ich lepsze uporządkowanie w strukturze grafowej. 

Ważnym elementem opracowanego rozwiązania jest zastosowanie algorytmu Leiden, znanego z wysokiej skuteczności w wykrywaniu społeczności w dużych zbiorach danych. Dzięki niemu możliwe jest automatyczne grupowanie powiązanych semantycznie encji oraz tworzenie hierarchicznych struktur zależności. Tego typu organizacja informacji sprzyja zarówno analizie lokalnej, jak i syntezie wiedzy w skali globalnej, co czyni GraphRAG przydatnym narzędziem w procesach wspomagania decyzji. 

GraphRAG skutecznie przezwycięża ograniczenia klasycznych systemów Retrieval-Augmented Generation, które w przypadku zapytań wymagających integracji wielu źródeł często generowały niespójne lub niekompletne odpowiedzi. Włączenie do procesu przetwarzania wiedzy reprezentowanej w formie grafu znacząco zwiększa trafność i precyzję odpowiedzi, szczególnie tam, gdzie kluczowe jest uchwycenie kontekstu, relacji między encjami oraz ich hierarchicznej organizacji. 

Zastosowanie tego podejścia ma duży potencjał praktyczny w kontekście zarządzania projektami, gdzie analiza dokumentacji, raportów czy zapisów komunikacji wymaga szybkiej i rzetelnej syntezy informacji. Dzięki skalowalności rozwiązania oraz możliwości automatycznego generowania podsumowań dla poszczególnych społeczności w grafie wiedzy, GraphRAG przyspiesza procesy analityczne i wspiera efektywne podejmowanie decyzji w środowiskach o dużym wolumenie danych tekstowych. 

W perspektywie dalszego rozwoju technologia GraphRAG może znaleźć zastosowanie w automatyzacji analiz prawnych, naukowych i biznesowych, a także w rozwoju inteligentnych asystentów językowych oraz zaawansowanych systemów obsługi klienta. Integracja modeli językowych z semantycznymi reprezentacjami wiedzy to krok w stronę bardziej zrozumiałych, kontekstowych i wyjaśnialnych systemów sztucznej inteligencji. 

Pełna wersja publikacji dostępna jest pod adresem: 
https://ersj.eu/journal/3497