Що таке GraphRAG: розбір технології від Microsoft
GraphRAG — технологія від Microsoft Research, яка змінює підхід AI до роботи з великими масивами документів. Система тепер не просто шукає текст, а розуміє зв'язки між фактами.
У матеріалі розповідаємо, що таке GraphRAG, як він працює, чим відрізняється від звичайного RAG та як впливає на AI-пошук.
Що таке GraphRAG
GraphRAG — підхід до Retrieval-Augmented Generation (RAG), який поєднує пошук інформації, граф знань і LLM, щоб AI міг знаходити потрібні фрагменти тексту та розуміти зв'язки між ними. Технологію представили дослідники Microsoft Джонатан Ларсон і Стівен Труїтт 13 лютого 2024 року.
Замість того щоб працювати лише з окремими уривками документів, GraphRAG будує граф знань. Система аналізує всі документи за допомогою LLM, знаходить у них ключові сутності та визначає зв'язки між ними.
Основа такого графа — два елементи: вузли (nodes) і ребра (edges). Вузли — це сутності: люди, компанії, продукти, місця, організації. Ребра описують зв'язки між ними: «розробив», «працює в», «володіє», «сертифікований», «заснував».
Візуалізація графа знань в інструменті GraphRAG Visualizer з GitHub
Далі GraphRAG групує пов'язані сутності у спільноти. Для кожної мовна модель автоматично створює коротке резюме з основними темами й взаємозв'язками всередині групи — саме ці готові підсумки дозволяють системі швидко відповідати на конкретні запитання та аналізувати великі масиви інформації загалом.
Коли користувач надсилає запит, GraphRAG проходить кілька етапів. Query Processor визначає, які сутності та зв'язки згадуються у запитанні; Retriever шукає потрібну інформацію у векторній базі та у графі знань; Organizer відбирає найрелевантніші дані й прибирає зайве; Generator формує фінальну відповідь на основі зібраного.
Чим GraphRAG відрізняється від звичайного RAG
Класичний RAG працює за простою схемою. Документи розбиваються на невеликі фрагменти (chunks), кожен із яких перетворюється на векторне представлення та зберігається у векторній базі даних. Коли користувач ставить запитання, система знаходить найбільш схожі за змістом фрагменти й передає їх LLM для формування відповіді.
Такий підхід працює, якщо відповідь міститься в одному-двох близьких за змістом уривках. Але ця система бачить лише окремі фрагменти й не розуміє, як вони пов'язані між собою. Через це звичайний RAG часто помиляється на запитах, коли для відповіді потрібно об'єднати факти з кількох різних документів.
GraphRAG будує граф знань із сутностей і зв'язків між ними. Завдяки цьому AI може простежити взаємозв'язки між людьми, компаніями, продуктами чи подіями та сформувати більш цілісну відповідь.
Ефективність підходу підтвердило тестування Microsoft на великих масивах даних — транскриптах подкастів обсягом близько 1 млн токенів і новинному архіві на 1,7 млн токенів. GraphRAG показав на 72-83% вищу повноту відповідей і на 62-82% більшу різноманітність порівняно зі звичайним vector RAG, а для підсумків верхнього рівня використовував до 97% менше токенів — тобто вийшов не лише точнішим, а й ефективнішим.
Для власників сайтів це означає, що AI може об'єднувати інформацію про бренд із різних матеріалів, тому зростає ймовірність, що саме їх контент буде використаний у відповіді.
Local Search та Global Search
Залежно від типу запиту GraphRAG використовує різні режими пошуку — Local Search і Global Search.
Local Search використовується, коли потрібно знайти інформацію про конкретну сутність або подію. У цьому випадку система знаходить відповідний вузол у графі знань і досліджує пов'язані з ним об'єкти та зв'язки. Такий підхід добре працює для запитань «Хто заснував компанію?» або «Які продукти випускає цей бренд?».
Global Search навпаки аналізує увесь масив документів. Замість пошуку окремих фактів він використовує готові резюме спільнот, щоб відповісти на питання «Які головні теми є в цьому наборі документів?» чи «Які основні тенденції можна виділити?». Саме це і є одна з головних відмінностей GraphRAG від класичного RAG.
Наприкінці 2024 року Microsoft також представила DRIFT Search — гібридний режим, який поєднує Local Search і Global Search. Він дозволяє спочатку отримати загальне уявлення про тему, а потім автоматично перейти до детального аналізу окремих сутностей, що допомагає підвищити точність відповідей і скоротити обсяг обчислень.
GraphRAG в AI-пошуку
GraphRAG також активно змінює AI-пошук та SEO. Технологія напряму визначає, які бренди й джерела AI-системи цитують у відповідях, і закриває проблеми традиційного пошуку.
Саме тому вебам і SEO-фахівцям варто стежити за розвитком GraphRAG. AI-моделі орієнтуються на сутності та зв'язки між ними. Фактично йдеться про ті самі принципи, на яких базується Entity SEO, про який ми вже розповідали в минулому матеріалі.
Традиційний пошук постійно плутається в назвах. Без графа знань AI бачить згадки однієї компанії під різними скороченнями чи написаннями як абсолютно різні об'єкти. GraphRAG зводить усі ці варіанти в один вузол, і модель розуміє, що мова про один і той самий бренд.
Паралельно це вирішує проблему з атрибуцією. Система чітко бачить першоджерело інформації. Це дає розуміння, чи поставить AI пряме посилання на бренд, чи просто використає факт без згадки автора.
Так само це працює і зі зв'язками. Замість того щоб орієнтуватися на те, що якісь слова просто стоять поруч у тексті, граф фіксує реальний контекст. У результаті AI бачить карту фактів замість набору відірваних фрагментів — і значно частіше посилається на потрібні бренди у відповідях.
Що робити вебам з GraphRAG
Поява GraphRAG не означає, що сайтам потрібно перебудовувати SEO-стратегію з нуля. Більшість рекомендацій збігаються з практиками, які вже використовуються для покращення розуміння сайту пошуковими системами.
Послідовна назва бренду на всіх платформах допомагає AI-системам об'єднувати всі згадки в одну сутність, а не сприймати різні варіанти написання як окремі об'єкти.
Явні зв'язки між людьми, продуктами, компаніями й темами прямо в контенті теж мають значення. Чим менше розмитих формулювань і більше конкретики, тим простіше графу знань встановлювати взаємозв'язки між сутностями.
Schema.org-розмітка типів Organization, Person, Article і sameAs прямо повідомляє пошуковим системам і AI-моделям, які сутності присутні на сторінці, як вони пов'язані між собою і якому бренду належить контент.
Wikidata й внутрішня перелінковка з анкорами закривають ще два напрямки: запис у Wikidata потрапляє прямо в зовнішні графи знань, а перелінковка з конкретними анкорами підказує структуру зв'язків усередині самого сайту.
Головний мінус GraphRAG
Попри переваги GraphRAG, технологія має суттєвий недолік — високу вартість побудови графа знань. Найресурсомісткіший етап полягає у вилученні з документів всіх сутностей і зв'язків між ними, адже саме його виконує велика мовна модель.
За оцінкою Microsoft, приблизно 75% усіх витрат на індексацію GraphRAG припадає саме на етап graph extraction — створення графа знань. Через це побудова системи займає більше часу й ресурсів, ніж класичний vector RAG.
Щоб зменшити ці витрати, у листопаді 2024 року Microsoft представила LazyGraphRAG — спрощену версію технології, яка оптимізує побудову графа й суттєво скорочує витрати часу та ресурсів без відчутної втрати якості відповідей. Це зробило технологію доступнішою для компаній, які працюють з великими обсягами документів, але не можуть дозволити собі повну індексацію.
Висновок
GraphRAG не замінює звичайний RAG, а доповнює його там, де потрібно зібрати повну картину з десятків різних документів. Побудова графа вимагає більше часу та ресурсів, але натомість AI дає значно глибші й точніші відповіді. Саме тому ця технологія вже зараз визначає, які бренди потрапляють у відповіді AI.
