Улучшение извлечения структурированных данных с помощью GraphRAG: случай из данных о футболе

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

September 26, 2024

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

cs.AI

Аннотация

Извлечение содержательных выводов из больших и сложных наборов данных представляет существенные вызовы, особенно в обеспечении точности и актуальности извлеченной информации. Традиционные методы поиска данных, такие как последовательный поиск и поиск на основе индексов, часто терпят неудачу при работе с сложными и взаимосвязанными структурами данных, что приводит к неполным или вводящим в заблуждение результатам. Для преодоления этих ограничений мы представляем Structured-GraphRAG, универсальную платформу, разработанную для улучшения поиска информации по структурированным наборам данных в естественных языковых запросах. Structured-GraphRAG использует несколько графов знаний, которые представляют данные в структурированном формате и захватывают сложные взаимосвязи между сущностями, обеспечивая более тонкий и всесторонний поиск информации. Этот графовый подход снижает риск ошибок в выводах языковой модели, базируя ответы на структурированном формате и тем самым повышая надежность результатов. Мы демонстрируем эффективность Structured-GraphRAG, сравнивая ее производительность с недавно опубликованным методом, использующим традиционное увеличение поиска-генерации. Наши результаты показывают, что Structured-GraphRAG значительно улучшает эффективность обработки запросов и сокращает время ответа. Хотя наше исследование сосредоточено на данных о футболе, дизайн платформы широко применим, предлагая мощный инструмент для анализа данных и улучшения приложений языковых моделей в различных структурированных областях.

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.