Mejorando la recuperación de datos estructurados con GraphRAG: Estudio de caso de datos de fútbol

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

September 26, 2024

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

cs.AI

Resumen

Extraer ideas significativas de conjuntos de datos grandes y complejos plantea desafíos importantes, especialmente en garantizar la precisión y relevancia de la información recuperada. Los métodos tradicionales de recuperación de datos, como la búsqueda secuencial y la recuperación basada en índices, a menudo fallan al manejar estructuras de datos intrincadas e interconectadas, lo que resulta en salidas incompletas o engañosas. Para superar estas limitaciones, presentamos Structured-GraphRAG, un marco versátil diseñado para mejorar la recuperación de información en conjuntos de datos estructurados en consultas de lenguaje natural. Structured-GraphRAG utiliza múltiples grafos de conocimiento, que representan datos en un formato estructurado y capturan relaciones complejas entre entidades, lo que permite una recuperación de información más matizada y completa. Este enfoque basado en grafos reduce el riesgo de errores en las salidas del modelo de lenguaje al fundamentar las respuestas en un formato estructurado, mejorando así la fiabilidad de los resultados. Demostramos la eficacia de Structured-GraphRAG al comparar su rendimiento con el de un método publicado recientemente que utiliza generación aumentada por recuperación tradicional. Nuestros hallazgos muestran que Structured-GraphRAG mejora significativamente la eficiencia del procesamiento de consultas y reduce los tiempos de respuesta. Si bien nuestro estudio de caso se centra en datos de fútbol, el diseño del marco es ampliamente aplicable, ofreciendo una herramienta potente para el análisis de datos y mejorando las aplicaciones de modelos de lenguaje en diversos dominios estructurados.

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.