بازیابی سازمانی بدون توهم با GraphRAG: پیوند گراف‌های دانش سازمانی با پایگاه‌های داده برداری

محدودیت ذاتی جستجوی برداری سنتی در پرسش‌های چندمرحله‌ای

سیستم‌های سنتی RAG (بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با امبدینگ‌ها) متکی بر شباهت کسینوسی میان کوئری و چانک‌های متنی هستند. اگرچه این رویکرد برای پاسخ به پرسش‌های موضعی (نظیر «سقف مجاز اضافه‌کار چیست؟») عالی عمل می‌کند، اما در مواجهه با پرسش‌های جامع و شبکه‌ای (مانند «تغییرات قیمت قطعه الف چه تاثیری بر سودآوری سه پروژه اصلی در سال گذشته داشته است؟») کاملاً شکست می‌خورد.

مقایسه ساختاری RAG سنتی با GraphRAG

نمونه کوئری ترکیبی Cypher و Vector در پایگاه داده

نمونه کد زیر نحوه استخراج همزمان داده‌های برداری و روابط علی و معلولی را با زبان Cypher در پایگاه‌های داده گراف نمایش می‌دهد:

// جستجوی ترکیبی: شباهت برداری موجودیت‌ها + پیمایش گراف روابط
MATCH (p:Project)-[:USES_COMPONENT]->(c:Component)
WHERE c.name = 'CoreAuthModule'
WITH p, c
MATCH (p)-[:HAS_VULNERABILITY]->(v:Vulnerability)
RETURN p.title AS ProjectName, c.name AS Dependency, v.severity AS SeverityLevel
ORDER BY v.severity DESC;