MOTHRAG नामक एक ग्राफ़-रहित घनत्व सूचकांक प्रणाली ने HotpotQA, 2WikiMultiHopQA और MuSiQue बेंचमार्क पर ग्राफ़-आधारित RAG सिस्टम को हरा दिया। लेखकों का तर्क है कि बार-बार बदलने वाले डेटा के लिए, ज्ञान ग्राफ़ से मिलने वाली सटीकता में वृद्धि को उन्हें बार-बार बनाने की निरंतर लागत से अधिक महत्वपूर्ण माना जाता है।
- HotpotQA पर, MOTHRAG ने 78.1 स्कोर किया, जबकि GraphRAG का स्कोर 68.6, HippoRAG 2 का 75.5 और RAPTOR का 69.5 था।
- 2WikiMultiHopQA पर, MOTHRAG ने 76.3 हासिल किया, जिसने GraphRAG (58.6), HippoRAG 2 (71.0) और RAPTOR (52.1) को पीछे छोड़ दिया।
- MuSiQue पर, MOTHRAG ने 50.5 तक पहुंचा, जिसने GraphRAG (38.5), HippoRAG 2 (48.6) और RAPTOR (28.9) को हराया।
- अपडेट के लिए केवल एम्बेडिंग और ऐपेंडिंग की आवश्यकता होती है, बिना पुनः प्रशिक्षण या पुनर्निर्माण के, जो कमोडिटी APIs पर प्रति क्वेरी लगभग $0.03 खर्च करता है।
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि गतिशील डेटा पर मल्टी-हॉप रिकवरी के लिए, मजबूत क्वेरी-टाइम ऑर्केस्ट्रेशन के साथ ग्राफ़-रहित इंडेक्सिंग, ज्ञान ग्राफ़ को बनाए रखने की ओवरहेड के मुकाबले अधिक कुशल विकल्प प्रदान करती है।