Musterabfragen für Künstliche Intelligenz
GraphRAG erweitert den traditionellen Ansatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) um einen Knowledge-Graphen und verbessert dadurch die Genauigkeit, Aktualität und Relevanz der Antworten von LLMs. Eine standardisierte Integration von Graphdatenbanken in die RAG-Pipeline gibt es zwar nicht. Mit GraphRAG-Patterns lässt sich der Wissenskontext der Graphen jedoch einfach für die Retrieval-Phase heranziehen.
Keywords: Generative AI • GraphRAG • Thought Leadership