Het verbeteren van gestructureerde gegevensopvraging met GraphRAG: een case study van voetbalgegevens

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

September 26, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Het extraheren van betekenisvolle inzichten uit grote en complexe datasets brengt aanzienlijke uitdagingen met zich mee, met name op het gebied van het waarborgen van de nauwkeurigheid en relevantie van opgehaalde informatie. Traditionele methoden voor gegevensopvraging zoals sequentiële zoekopdrachten en op indexen gebaseerde opvraging falen vaak bij het verwerken van ingewikkelde en onderling verbonden gegevensstructuren, wat resulteert in onvolledige of misleidende resultaten. Om deze beperkingen te overwinnen, introduceren we Structured-GraphRAG, een veelzijdig raamwerk dat is ontworpen om informatieopvraging te verbeteren over gestructureerde datasets bij natuurlijke taal zoekopdrachten. Structured-GraphRAG maakt gebruik van meerdere kennisgrafieken, die gegevens op een gestructureerde manier weergeven en complexe relaties tussen entiteiten vastleggen, waardoor een meer genuanceerde en uitgebreide opvraging van informatie mogelijk is. Deze op grafieken gebaseerde benadering vermindert het risico op fouten in de uitvoer van taalmodellen door reacties te baseren op een gestructureerd formaat, waardoor de betrouwbaarheid van de resultaten wordt verbeterd. We tonen de effectiviteit van Structured-GraphRAG aan door de prestaties te vergelijken met die van een recent gepubliceerde methode die traditionele opvraging-gebaseerde generatie gebruikt. Onze bevindingen tonen aan dat Structured-GraphRAG de verwerkingsefficiëntie van zoekopdrachten aanzienlijk verbetert en de responstijden verkort. Hoewel onze casestudy zich richt op voetbalgegevens, is het ontwerp van het raamwerk breed toepasbaar, en biedt het een krachtig instrument voor gegevensanalyse en het verbeteren van toepassingen van taalmodellen over verschillende gestructureerde domeinen.

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.