Разбор подходов к управлению контекстом для LLM выявил ключевые различия между классическим векторным RAG, графовыми структурами и подачей сырых данных. Выбор метода напрямую влияет на точность ответов при работе со сложными связями в данных, объемы потребляемых токенов и общую производительность агентных систем в задачах поиска и анализа информации.
Векторный RAG остается стандартом для семантического поиска, однако он часто упускает глобальные взаимосвязи между сущностями, что снижает качество ответов на многоходовые вопросы. Графовые структуры (Context Graphs) решают эту проблему, явно фиксируя отношения между объектами, что позволяет модели лучше понимать контекст и структуру знаний, но требует более сложной подготовки данных и построения графа.
Подача сырого контекста (Raw Context) эффективна при работе с небольшими объемами данных, где размер окна модели позволяет уместить всю необходимую информацию. Однако с ростом базы знаний этот метод становится нерентабельным из-за ограничений контекстного окна и стоимости инференса. Современные архитектуры все чаще комбинируют эти подходы, используя графы для навигации по связям и векторный поиск для извлечения релевантных фрагментов.
Ключевые факты
- Векторный RAG обеспечивает высокую скорость поиска по семантической близости, но ограничен в анализе сложных иерархических связей.
- Графовые методы (Graph RAG) позволяют извлекать информацию через многошаговые отношения, что критично для ответов на аналитические запросы.
- Использование сырого контекста ограничено размером окна модели и линейным ростом затрат на каждый запрос.
- Комбинированные системы позволяют снизить галлюцинации за счет структурированного представления знаний в графах в сочетании с векторным поиском.