エンタープライズ知識ベースのクエリは、モデルが推論できないからではなく、重要なエビデンスがコンテキストに取得されないために失敗することがよくあります。SAGアプローチは、ドキュメント断片をイベントに抽出し、エンティティで拡張可能なインデックスを構築し、クエリ時にSQLを使用して動的にローカル関係チェーンを構築することで、この問題に対処します。グローバル知識グラフでベクトル検索を置き換えるのではなく、ベクトル、リレーショナルテーブル、リランカーの役割を明確に割り当てます。このハイブリッドアーキテクチャは、複雑なマルチホップクエリにおける再現率と精度を大幅に向上させます。プロダクションRAGシステムを構築する開発者にとって、SAGは構造化検索と非構造化検索の強みを組み合わせた実用的な設計図を提供します。
SAG検索メカニズムは、イベント抽出とSQL動的ハイパーエッジを使用して、エンタープライズRAGシステムのエビデンス再現率を向上させます。