Verbesserung der strukturierten Datenabfrage mit GraphRAG: Fallstudie zu Fußballdaten

Enhancing Structured-Data Retrieval with GraphRAG: Soccer Data Case Study

September 26, 2024

Autoren: Zahra Sepasdar, Sushant Gautam, Cise Midoglu, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen

cs.AI

Zusammenfassung

Die Extraktion aussagekräftiger Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen birgt erhebliche Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Genauigkeit und Relevanz der abgerufenen Informationen. Traditionelle Methoden der Datensuche wie sequenzielle Suche und indexbasierte Suche scheitern oft bei der Handhabung komplexer und miteinander verbundener Datenstrukturen, was zu unvollständigen oder irreführenden Ergebnissen führt. Um diese Einschränkungen zu überwinden, stellen wir Structured-GraphRAG vor, ein vielseitiges Framework, das darauf abzielt, die Informationssuche über strukturierte Datensätze in natürlichsprachlichen Abfragen zu verbessern. Structured-GraphRAG nutzt mehrere Wissensgraphen, die Daten in strukturierter Form darstellen und komplexe Beziehungen zwischen Entitäten erfassen, um eine nuanciertere und umfassendere Informationssuche zu ermöglichen. Dieser graphenbasierte Ansatz verringert das Risiko von Fehlern in den Ausgaben von Sprachmodellen, indem Antworten in strukturierter Form verankert werden und somit die Zuverlässigkeit der Ergebnisse erhöht wird. Wir zeigen die Wirksamkeit von Structured-GraphRAG, indem wir seine Leistung mit der einer kürzlich veröffentlichten Methode unter Verwendung von traditioneller abrufgestützter Generierung vergleichen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Structured-GraphRAG die Effizienz der Abfrageverarbeitung signifikant verbessert und die Antwortzeiten reduziert. Obwohl unsere Fallstudie sich auf Fußballdaten konzentriert, ist das Design des Frameworks breit anwendbar und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse und die Verbesserung von Sprachmodellanwendungen in verschiedenen strukturierten Bereichen.

English

Extracting meaningful insights from large and complex datasets poses significant challenges, particularly in ensuring the accuracy and relevance of retrieved information. Traditional data retrieval methods such as sequential search and index-based retrieval often fail when handling intricate and interconnected data structures, resulting in incomplete or misleading outputs. To overcome these limitations, we introduce Structured-GraphRAG, a versatile framework designed to enhance information retrieval across structured datasets in natural language queries. Structured-GraphRAG utilizes multiple knowledge graphs, which represent data in a structured format and capture complex relationships between entities, enabling a more nuanced and comprehensive retrieval of information. This graph-based approach reduces the risk of errors in language model outputs by grounding responses in a structured format, thereby enhancing the reliability of results. We demonstrate the effectiveness of Structured-GraphRAG by comparing its performance with that of a recently published method using traditional retrieval-augmented generation. Our findings show that Structured-GraphRAG significantly improves query processing efficiency and reduces response times. While our case study focuses on soccer data, the framework's design is broadly applicable, offering a powerful tool for data analysis and enhancing language model applications across various structured domains.