Melhorando a Recuperação de Dados Estruturados com GraphRAG: Estudo de Caso de Dados de Futebol

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

Resumo

Extrair insights significativos de conjuntos de dados grandes e complexos apresenta desafios significativos, especialmente na garantia da precisão e relevância das informações recuperadas. Métodos tradicionais de recuperação de dados, como busca sequencial e recuperação baseada em índice, frequentemente falham ao lidar com estruturas de dados intricadas e interconectadas, resultando em saídas incompletas ou enganosas. Para superar essas limitações, apresentamos o Structured-GraphRAG, um framework versátil projetado para aprimorar a recuperação de informações em conjuntos de dados estruturados em consultas de linguagem natural. O Structured-GraphRAG utiliza múltiplos grafos de conhecimento, que representam dados em um formato estruturado e capturam relacionamentos complexos entre entidades, possibilitando uma recuperação mais refinada e abrangente de informações. Essa abordagem baseada em grafos reduz o risco de erros nas saídas do modelo de linguagem ao fundamentar as respostas em um formato estruturado, aumentando assim a confiabilidade dos resultados. Demonstramos a eficácia do Structured-GraphRAG ao comparar seu desempenho com o de um método recentemente publicado que utiliza geração de recuperação tradicional. Nossas descobertas mostram que o Structured-GraphRAG melhora significativamente a eficiência no processamento de consultas e reduz os tempos de resposta. Embora nosso estudo de caso se concentre em dados de futebol, o design do framework é amplamente aplicável, oferecendo uma ferramenta poderosa para análise de dados e aprimoramento de aplicações de modelos de linguagem em diversos domínios estruturados.

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.