Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) a transformé notre façon d'interagir avec les grands modèles de langage. Mais une nouvelle évolution émerge : le GraphRAG.
Les limites du RAG classique
Le RAG traditionnel fonctionne sur un principe simple : découper des documents en chunks, les vectoriser, et retrouver les plus pertinents lors d'une requête. Cette approche, bien que puissante, présente des limitations :
- Perte du contexte global : les relations entre concepts distants sont perdues
- Redondance : les mêmes informations peuvent être répétées dans plusieurs chunks
- Raisonnement limité : difficile de répondre à des questions nécessitant une synthèse
L'approche GraphRAG
Le GraphRAG introduit une couche de graphe de connaissances entre les documents et le modèle de langage. Au lieu de simplement vectoriser du texte, nous :
- Extrayons des entités (personnes, concepts, organisations)
- Identifions les relations entre ces entités
- Construisons un graphe navigable et interrogeable
- Enrichissons les requêtes avec le contexte du graphe
Un exemple concret
Imaginons une base documentaire sur l'histoire de l'intelligence artificielle. Une question comme "Quelles sont les connexions entre le perceptron et les réseaux de neurones modernes ?" nécessite de :
- Comprendre ce qu'est un perceptron (Rosenblatt, 1958)
- Identifier le "winter" de l'IA qui a suivi
- Tracer l'évolution vers le deep learning
- Connecter avec les architectures transformer actuelles
Un RAG classique retournerait des chunks isolés. Le GraphRAG peut traverser le graphe pour construire une réponse cohérente et complète.
Applications chez Sigilum
Nous utilisons le GraphRAG pour plusieurs cas d'usage :
- Knowledge Management : structuration des connaissances d'entreprise
- Due Diligence : analyse de documents juridiques complexes
- Research Assistant : aide à la recherche scientifique
Pour aller plus loin
Le GraphRAG n'est qu'un élément de notre approche neuro-symbolique — la combinaison de l'apprentissage statistique (connexionnisme) avec le raisonnement structuré (symbolique).
Fortissima lux fit ex omni colore — la lumière la plus forte est faite de toutes les couleurs.
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