GraphRAG vs. Vector RAG: Entenda o Cenário Ideal para Cada Abordagem

A disputa entre GraphRAG e Vector RAG para arquiteturas de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) se intensifica, e a distinção não é trivial. O Vector RAG, que opera por similaridade vetorial de trechos de texto, funciona bem para consultas factuais e diretas. Ele depende de um processo de chunking, onde documentos são divididos em pedaços, que são então incorporados em vetores para busca. No entanto, essa abordagem tem seus pontos cegos: falha ao conectar fatos dispersos, ignora o contexto global do corpus e perde a hierarquia ao segmentar o conteúdo.

Já o GraphRAG ataca esses problemas construindo um grafo de conhecimento antes mesmo da consulta. Um LLM extrai entidades, relacionamentos e afirmações do corpus, criando um grafo ponderado. Este grafo permite análises de comunidades e a geração de resumos em linguagem natural para cada tópico. Para consultas complexas ou multi-hop, onde a resposta exige conectar informações de diversas partes do documento, ou quando relacionamentos são cruciais, o GraphRAG se mostra superior. A cobertura do CEVIU, como na matéria