GraphRAGとVector RAGは、異なる検索ニーズに対応します。Vector RAGは、ドキュメントをチャンクに分割し、埋め込みを行い、意味的に類似したパッセージを検索し、それをLLMに送信します。これはシンプルで構築が速く、回答が1つまたは2つの関連するチャンク内に収まる場合に最適です。GraphRAGは、エンティティ、関係、コミュニティを抽出することで構造を追加し、それは […]