GraphRAG promet un meilleur retrieval en structurant les connaissances sous forme de graphe, mais de nombreuses équipes rapportent que cela ralentit en fait leurs flux de travail. Cette analyse explore les coûts cachés : construction complexe du graphe, latence de requête plus élevée par rapport à la recherche vectorielle, et courbe d'apprentissage abrupte pour les développeurs peu familiers avec les bases de données graphe. Les équipes luttent également pour maintenir la cohérence du graphe lors des changements de données, conduisant à des résultats obsolètes ou incorrects. L'idée clé est que GraphRAG n'est pas un remplacement direct du RAG vectoriel – il nécessite une conception soignée du schéma de graphe, des stratégies de cache et une formation d'équipe. Une approche hybride est recommandée.
Une analyse pratique des raisons pour lesquelles GraphRAG, malgré son succès technique, ralentit souvent les équipes en raison de la latence des requêtes, de la maintenance du graphe et des défis d'adoption.