Pengguna mengusulkan penggunaan reranker untuk mengambil node dalam RAG knowledge graph

Seorang pengguna di forum Hugging Face mengusulkan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) di mana dokumen disimpan sebagai node dalam knowledge graph dan diambil melalui reranker. Kueri itu sendiri menjadi node baru yang terhubung ke node paling mirip yang diidentifikasi oleh reranker.

• Dokumen atau bagian teks disimpan sebagai node dalam knowledge graph.
• Reranker mengambil dokumen berdasarkan kueri, menawarkan presisi yang lebih tinggi dibandingkan RAG kontekstual.
• Kueri menjadi node baru yang membentuk koneksi dengan node paling mirip.
• Metode ini mengatasi keterbatasan LLM yang digunakan untuk ekstraksi node, yang mungkin hanya menghasilkan label atau kata kunci kasar.

Pengguna mencatat bahwa reranker mungkin lebih presisi daripada RAG kontekstual, sementara ekstraksi node berbasis LLM dapat menghasilkan label yang terlalu kasar.