Miglioramento del Recupero dei Dati Strutturati con GraphRAG: Studio di Caso sui Dati di Calcio

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

September 26, 2024

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

cs.AI

Abstract

L'estrazione di significativi insight da dataset ampi e complessi pone notevoli sfide, specialmente nel garantire l'accuratezza e la rilevanza delle informazioni recuperate. I metodi tradizionali di recupero dati come la ricerca sequenziale e il recupero basato su indice spesso falliscono nel gestire strutture dati intricate e interconnesse, portando a output incompleti o fuorvianti. Per superare tali limitazioni, presentiamo Structured-GraphRAG, un framework versatile progettato per potenziare il recupero informazioni attraverso dataset strutturati in interrogazioni di linguaggio naturale. Structured-GraphRAG utilizza più grafi di conoscenza, che rappresentano i dati in un formato strutturato e catturano relazioni complesse tra entità, consentendo un recupero di informazioni più sfumato e completo. Questo approccio basato su grafi riduce il rischio di errori negli output dei modelli linguistici ancorando le risposte in un formato strutturato, migliorando così l'affidabilità dei risultati. Dimostriamo l'efficacia di Structured-GraphRAG confrontando le sue prestazioni con quelle di un metodo recentemente pubblicato che utilizza la generazione potenziata da recupero tradizionale. I nostri risultati mostrano che Structured-GraphRAG migliora significativamente l'efficienza di elaborazione delle query e riduce i tempi di risposta. Sebbene il nostro studio di caso si concentri sui dati di calcio, il design del framework è ampiamente applicabile, offrendo uno strumento potente per l'analisi dei dati e il potenziamento delle applicazioni di modelli linguistici attraverso vari domini strutturati.

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.