- Graph RAGをベクトルストアバックエンドよりも好むようになった。
- ベクトルデータベースには何も悪いことはないが、正しいコンテキストを取得するためには明示的な言及が必要。
- ColBERTやMulti-representationなどの検索モデルがRAGアプリを構築する際に役立つ。
- Graph RAGは検索問題に対して少ない影響を受けるが、完全に影響を受けないわけではない。
- 関連コンテキストの提供はLLMベースのアプリケーションにおける幻覚の解決につながるが、完全に幻覚を排除するわけではない。
- RAGアプリを評価する焦点は、問題を修正できない場合にどうするかにある。
この記事では、Graph RAGの利点や問題点について述べられています。Graph RAGは検索問題に強く、関連コンテキストの提供によって幻覚を解消できる可能性があります。ただし、完全な解決ではないため、評価が重要とされています。
元記事: https://towardsdatascience.com/detecting-hallucination-in-rag-ecaf251a6633