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Knowledge Graph RAG est un système combinant des graphes de connaissances structurés et une génération augmentée par récupération (RAG) pour améliorer la façon dont l'IA connecte et raisonne entre les entités. Contrairement aux systèmes qui reposent uniquement sur la similarité vectorielle, cette approche utilise des relations explicites entre les entités pour produire des résultats plus précis et explicables. Des études montrent que l'intégration de graphes de connaissances peut améliorer jusqu'à 35 % la précision des tâches de raisonnement complexes, ce qui en fait une solution révolutionnaire pour les secteurs exigeant des processus décisionnels clairs, tels que la finance, le e-commerce et le service client.
Le Knowledge Graph RAG redéfinit le traitement de l'IA en établissant des relations détaillées entre les points de données. Cette approche s'est avérée jusqu'à 3.4 fois plus précise que les méthodes traditionnelles. Par exemple : DiffbotL'analyse comparative de précision KG-LM de fin 2023 a mis en évidence une différence marquée : les grands modèles linguistiques (LLM) sans intégration de graphes de connaissances n'ont atteint qu'une précision globale de 16.7 %, tandis que ceux fondés sur des connaissances structurées ont atteint une précision de 56.2 %. 4.
L'architecture de Knowledge Graph RAG repose sur plusieurs composants interconnectés, chacun jouant un rôle essentiel pour permettre un raisonnement avancé et des réponses précises.
Les graphes de connaissances excellent à combler le fossé entre les relations structurées et le contenu en langage naturel. L'aspect structuré capture les relations définitives, tandis que les données non structurées, telles que les rapports, les e-mails ou les documents, ajoutent un contexte précieux.
Cette combinaison répond à une limitation majeure des systèmes purement vectoriels. Grâce à la liaison d'entités, le système identifie les mentions d'entités graphiques dans un texte non structuré et les relie au graphe de connaissances formel, créant ainsi une couche de connaissances unifiée.
De plus, la récupération basée sur des graphes maintient des performances constantes, même avec des requêtes complexes. Alors que les systèmes RAG traditionnels peinent souvent à gérer les requêtes impliquant plus de cinq entités, Knowledge Graph RAG reste stable et précis avec des requêtes impliquant 10 entités ou plus. 4Cette capacité met en évidence ses avantages par rapport aux systèmes RAG traditionnels basés sur des documents.
Les composants structurés et le pipeline de recherche enrichi de Knowledge Graph RAG contrastent fortement avec les systèmes documentaires traditionnels. Les différences sont évidentes lorsqu'on compare leurs capacités de raisonnement, leurs méthodes de recherche et leurs performances :
| Aspect | RAG basé sur des documents | RAG basé sur un graphique |
|---|---|---|
| Capacité de raisonnement | S'appuie sur la correspondance de similarité sémantique | Effectue un raisonnement multi-sauts sur des entités connectées |
| Méthode de récupération | Renvoie des morceaux de texte isolés | Extrait des sous-graphes avec des relations |
| Complexité des requêtes | Efficace pour les questions simples | Gère les requêtes complexes et interconnectées |
| Précision (multi-sauts) | ~50% sur les tests de référence | Plus de 80% sur les mêmes benchmarks 2 |
| Explicabilité | Approche limitée et boîte noire | Chemins de raisonnement transparents à travers des relations explicites |
| Stabilité des performances | Se dégrade avec plus de cinq entités | Stable avec plus de 10 entités 4 |
| Requêtes liées au schéma | Inefficace pour les KPI ou les prévisions | Récupère les performances à l'aide de données structurées 4 |
Ces distinctions ont des implications concrètes. Par exemple, DeepTutor, un assistant de lecture optimisé par Graph RAG, a démontré son efficacité en fournissant des réponses 55 % plus complètes. Il a fourni en moyenne 22.6 affirmations par réponse, contre 14.6 avec les méthodes traditionnelles, et a offert une diversité de réponses 2.3 fois supérieure, avec 15.4 groupes d'affirmations contre 6.7 avec les systèmes vectoriels. 3.
Les systèmes RAG basés sur des graphiques sont particulièrement adaptés aux applications d'entreprise où les requêtes nécessitent souvent de connecter des informations entre différents services, périodes ou fonctions commerciales.
Les progrès récents, tels que FalkorDBLe SDK 2025 de a encore amélioré la précision de Graph RAG. Des tests internes en entreprise ont montré une précision supérieure à 90 %, soit une amélioration significative par rapport aux 56.2 % de référence établis dans le benchmark initial de Diffbot. Le tout sans reclassement ni filtrage supplémentaires. 4Ces innovations soulignent les avantages pratiques de cette architecture, offrant une précision accrue et des explications plus claires pour les requêtes complexes.
Le graphique de connaissances RAG offre des améliorations mesurables en termes de raisonnement, de précision et de transparence par rapport aux méthodes vectorielles traditionnelles.
Le graphe de connaissances RAG révolutionne la façon dont l'IA traite les requêtes complexes en modélisant explicitement les relations entre les entités. Contrairement aux méthodes traditionnelles, souvent confrontées à des difficultés de raisonnement en plusieurs étapes, le graphe de connaissances RAG excelle à relier les points entre différents points de données. Par exemple, il peut relier de manière transparente les performances financières, les conditions de marché et les résultats stratégiques pour fournir une analyse complète.
Cette fonctionnalité est particulièrement efficace dans les scénarios impliquant des processus métier interconnectés. En préservant le contexte de plusieurs entités, le système peut répondre à des questions complexes, comme l'impact potentiel des perturbations de la chaîne d'approvisionnement sur les ventes régionales. Pour ce faire, il relie les données sur les chaînes d'approvisionnement, les marchés géographiques et les projections financières, offrant ainsi une réponse plus complète.
Une autre fonctionnalité remarquable est la transparence de la récupération basée sur des graphes. Les utilisateurs peuvent retracer le cheminement du raisonnement, en suivant la chaîne de connexions des entités, pour comprendre comment les conclusions ont été tirées. C'est un atout précieux pour les décisions d'entreprise qui nécessitent une logique claire et vérifiable derrière les informations générées par l'IA.
La modélisation précise des relations entre entités dans les graphes de connaissances RAG améliore à la fois la précision et l'explicabilité. Les tests de performance montrent systématiquement que ces systèmes gèrent les requêtes complexes plus efficacement que les méthodes RAG traditionnelles. Leur capacité à maintenir un contexte cohérent entre diverses sources de données se traduit par une plus grande précision, notamment pour les requêtes multi-entités. Des évaluations récentes en entreprise ont démontré des performances nettement supérieures pour les systèmes de graphes de connaissances par rapport aux approches traditionnelles à mesure que la complexité des requêtes augmente.
Cette transparence est essentielle dans des domaines comme la conformité et la gestion des risques. Lors de la génération de prévisions ou de recommandations stratégiques, les systèmes RAG basés sur des graphes de connaissances établissent des liens clairs entre les relations et les données, facilitant ainsi la vérification et la fiabilité de leurs conclusions. À l'inverse, les systèmes vectoriels traditionnels fonctionnent souvent comme des « boîtes noires » opaques, ce qui complique l'audit de leur raisonnement ou l'identification des erreurs. Ce manque de clarté constitue un inconvénient majeur, notamment dans les environnements réglementaires ou à enjeux élevés, où la responsabilité et la précision sont primordiales.
Le graphe de connaissances RAG est particulièrement efficace pour automatiser les processus métier complexes, offrant des solutions adaptées à divers secteurs d'activité :
Latenode va encore plus loin en simplifiant l'adoption de workflows basés sur les relations. Les systèmes RAG traditionnels basés sur les graphes de connaissances requièrent souvent une expertise pointue et des configurations complexes, mais Latenode propose une approche de traitement visuel. Cela permet aux équipes d'entreprise de capturer des relations structurées et des connexions d'entités sans avoir besoin d'une base de données de graphes dédiée. En rendant la représentation avancée des connaissances plus accessible, Latenode permet aux entreprises d'exploiter pleinement le potentiel des RAG basés sur les graphes de connaissances pour leurs opérations.
La création de systèmes RAG à graphes de connaissances nécessite une planification minutieuse, notamment pour la structuration des données, l'extraction d'entités et l'intégration aux modèles de langage (LLM). Ces étapes sont essentielles pour obtenir les capacités de raisonnement avancées qui rendent ces systèmes précieux.
Le point de départ de tout système RAG de graphes de connaissances consiste à identifier les entités clés pertinentes pour votre domaine. Il peut s'agir de clients, de produits, de transactions ou de flux de travail opérationnels. Une fois identifiées, l'étape suivante consiste à cartographier les relations entre ces entités afin de former un cadre cohérent.
Un aspect crucial de ce processus est l'ingestion des données. Les méthodes traditionnelles impliquent souvent la mise en place de bases de données graphiques comme Neo4j ou Amazone NeptuneCela comprend la définition de schémas spécifiant les types d'entités et leurs relations, ainsi que la création de pipelines pour extraire et lier des entités à partir de sources de données non structurées. Ces flux de travail nécessitent des langages de requête et des outils d'extraction d'entités spécialisés pour garantir leur précision.
L'intégration entre le graphe de connaissances et le LLM constitue une autre étape essentielle. Les requêtes des utilisateurs doivent être traduites en requêtes graphiques qui extraient les sous-graphes pertinents pour traitement par le LLM. Cette étape permet non seulement de relier les données structurées aux modèles en langage naturel, mais aussi d'améliorer la capacité du système à fournir des informations claires et explicables.
Pour les équipes explorant ces systèmes, Latenode offre une alternative simplifiée. Sa plateforme visuelle simplifie le processus en identifiant et en reliant automatiquement les entités, éliminant ainsi le recours à des configurations complexes de bases de données graphiques. Cette approche lève les obstacles techniques et facilite la mise en œuvre efficace de systèmes RAG basés sur des graphes de connaissances.
Même avec un cadre solide, certains défis surviennent fréquemment et nécessitent des solutions réfléchies.
L'un des défis récurrents est de gérer les variations de noms d'entités et d'extraire les relations avec précision. Par exemple, un système doit reconnaître que « Microsoft Corp », « MSFT » et « Microsoft Corporation » désignent la même entité. De plus, il doit déduire les liens implicites, par exemple comprendre qu'un problème de chaîne d'approvisionnement dans une région peut impacter les ventes ailleurs, même si ce lien n'est pas explicitement mentionné dans les données.
L'évolutivité constitue un autre obstacle majeur à mesure que les graphes de connaissances gagnent en taille et en complexité. Les performances des requêtes sont souvent affectées lors de la navigation dans des relations multi-sauts entre des milliers d'entités. Les solutions traditionnelles incluent le partitionnement de graphes, la mise en cache et l'optimisation des requêtes, mais ces méthodes nécessitent des compétences avancées en administration de bases de données.
Latenode répond à ces problématiques en proposant une plateforme visuelle qui automatise la détection des relations et la liaison des entités. Elle élimine ainsi le besoin d'une expertise approfondie des langages de requête de graphes ou de la gestion de bases de données. Grâce à ses workflows intelligents, Latenode simplifie le processus de capture de relations structurées directement à partir des documents, réduisant ainsi la complexité associée aux approches traditionnelles.
L’étape suivante consiste à intégrer efficacement les LLM pour améliorer les capacités de raisonnement et de récupération du système.
L'intégration des LLM aux graphes de connaissances nécessite une conception soignée, notamment en matière d'ingénierie des invites et de gestion du contexte. Des invites structurées sont essentielles : elles doivent clairement communiquer les relations entre les entités et guider le LLM dans son raisonnement à travers les données. Des modèles peuvent être utilisés pour formater les données des graphes en langage naturel tout en préservant les liens logiques entre les entités.
Un autre aspect crucial est l'extraction d'entités à partir des requêtes des utilisateurs. Le système doit identifier les entités et les relations pertinentes, puis extraire le sous-graphe approprié pour le traitement. Cela nécessite des modèles spécialisés de reconnaissance d'entités nommées, entraînés sur des données spécifiques au domaine, ainsi que des outils permettant d'extraire les relations implicites du langage naturel.
La gestion de la fenêtre contextuelle est tout aussi importante, notamment lorsqu'on travaille avec de grands graphes de connaissances. Les LLM étant limités en jetons, le système doit prioriser les parties du graphe à inclure dans une requête. Cela implique de classer les entités et les relations par pertinence et de construire des sous-graphes ciblés qui fournissent suffisamment de contexte sans dépasser la capacité du modèle.
Alors que les systèmes RAG traditionnels basés sur des graphes de connaissances exigent une expertise en bases de données graphes et en architectures de recherche complexes, Latenode simplifie le processus. Son interface glisser-déposer permet aux équipes de créer des workflows de recherche de connaissances structurés sans avoir à écrire de code d'intégration personnalisé. En automatisant les connexions d'entités et le mappage des relations, Latenode simplifie l'exploitation de la puissance des graphes de connaissances et des LLM, sans la surcharge technique.
Latenode propose une plateforme visuelle qui simplifie le traitement structuré des connaissances, éliminant ainsi le recours à des configurations complexes de bases de données graphiques. Cette section explore comment Latenode rationalise ces processus, les rendant accessibles et efficaces pour les équipes.
Les systèmes traditionnels de graphes de connaissances RAG (Retrieval-Augmented Generation) s'appuient souvent sur des bases de données graphes et des langages de requête spécialisés, dont la mise en œuvre et la maintenance peuvent être gourmandes en ressources. Latenode contourne ces difficultés en proposant des workflows documentaires visuels et relationnels. Ces workflows extraient et lient automatiquement les entités, éliminant ainsi le recours à des pipelines personnalisés ou à des schémas manuels.
Voici son fonctionnement : lorsque les documents entrent dans un workflow Latenode, le système identifie les entités (noms de produits, types de problèmes ou étapes de résolution) et cartographie leurs relations grâce à une interface intuitive par glisser-déposer. Par exemple, une équipe de support client pourrait utiliser Latenode pour traiter les tickets entrants et identifier les problèmes courants affectant des produits spécifiques. Ces données structurées peuvent ensuite être utilisées pour la génération assistée par la recherche, sans nécessiter de langages de requête graphique ni d'infrastructure de base de données.
En automatisant l'extraction d'entités et la cartographie des relations, Latenode réduit considérablement la complexité technique généralement associée aux systèmes RAG traditionnels basés sur des graphes de connaissances. Les équipes peuvent créer des workflows avancés et relationnels en toute fluidité, sans nécessiter d'expertise approfondie en ingénierie des données ou en bases de données graphes.
Les workflows visuels de Latenode offrent les avantages des systèmes RAG à graphes de connaissances, tels qu'un raisonnement, une transparence et une précision améliorés, tout en les rendant accessibles à des utilisateurs de niveaux techniques variés. Son traitement relationnel prend en charge le raisonnement multi-sauts et la traçabilité des informations, remédiant ainsi aux limitations souvent rencontrées dans les systèmes RAG vectoriels.
Avec Latenode, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des solutions d'IA sans recourir à des ressources d'ingénierie des données spécialisées. La plateforme automatise également la liaison des entités, reconnaissant des variantes telles que « Microsoft Corp », « MSFT » et « Microsoft Corporation » comme une seule et même entité. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour garantir la cohérence et l'exactitude du traitement des données.
Des recherches menées par Microsoft et Google ont montré que les systèmes RAG basés sur des graphes de connaissances peuvent améliorer la précision jusqu'à 35 % sur des tâches de raisonnement complexes par rapport aux approches basées sur des vecteurs. 1Latenode opérationnalise ces résultats en proposant une plate-forme visuelle et conviviale qui offre des performances élevées sans la courbe d'apprentissage abrupte de la gestion traditionnelle des bases de données graphiques.
De plus, Latenode structure et sérialise les entités et relations extraites dans des formats optimisés pour les modèles de langage volumineux. Cela garantit que les systèmes d'IA reçoivent des données interconnectées et riches en contexte, ce qui permet d'obtenir des résultats plus précis et plus explicables. Il en résulte un flux de travail rationalisé qui améliore la clarté et la fiabilité des informations générées par l'IA, tout en simplifiant le processus de configuration.
Comparé aux implémentations RAG traditionnelles de graphes de connaissances, Latenode se distingue par sa simplicité et son accessibilité. Le tableau ci-dessous met en évidence les principales différences :
| Aspect | Flux de travail visuels Latenode | Base de données graphique traditionnelle RAG |
|---|---|---|
| Complexité de la configuration | Aucune configuration de base de données graphique requise | Nécessite le déploiement d'une base de données graphique |
| Compétences techniques | Interface visuelle ; aucun codage requis | Expertise en langages de requêtes graphiques |
| Modélisation d'entités | Automatique via des outils visuels | Extraction manuelle et conception de schémas |
| Entretien | Minimal, géré par la plateforme | Maintenance continue de la base de données et du schéma |
| Évolutivité | Conçu pour la collaboration en équipe | Peut nécessiter une expertise avancée en matière de mise à l'échelle |
| Accessibilité | Utilisable par des non-experts | Généralement limité aux ingénieurs de données |
En éliminant le besoin d'infrastructure spécialisée, Latenode réduit le temps de développement et les coûts de maintenance. Son approche basée sur une plateforme permet aux équipes de se concentrer sur la définition de la logique métier et des relations plutôt que sur la gestion des détails techniques.
Pour les organisations souhaitant exploiter les avantages de la recherche structurée et de la compréhension des relations, Latenode offre une solution pratique et efficace. Ses workflows visuels rendent accessible une représentation avancée des connaissances, permettant une mise en œuvre plus rapide et une utilisation plus large au sein d'équipes aux expertises techniques diverses.
Les organisations se tournent de plus en plus vers les systèmes de graphes de connaissances RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour répondre aux limites des approches vectorielles et permettre des capacités de raisonnement IA plus avancées.
La mise à l'échelle des systèmes RAG de graphes de connaissances à l'échelle de l'entreprise présente des défis uniques par rapport aux bases de données vectorielles traditionnelles. Ces systèmes doivent gérer des relations d'entités complexes, adapter leurs schémas à l'évolution des besoins métier et garantir des performances de requête optimales. Chacune de ces tâches requiert une conception architecturale réfléchie et une expertise opérationnelle continue.
Il est essentiel de gérer efficacement de grands volumes d'entités et leurs relations. Des techniques telles que l'indexation, le partitionnement et la mise en cache jouent un rôle essentiel dans le maintien des performances des requêtes. Parallèlement, l'évolution des schémas et la garantie d'une désambiguïsation cohérente des entités entre diverses sources de données exigent des processus et des outils robustes. Relever ces défis est essentiel pour créer des systèmes fiables et performants.
Ces complexités conduisent au développement de nouvelles stratégies et solutions de récupération.
Les architectures de recherche hybrides s'imposent comme une solution performante, combinant recherche vectorielle et parcours de graphes pour améliorer le raisonnement multi-sauts et la précision de la recherche. Cette approche permet aux systèmes de naviguer plus efficacement dans des relations complexes, les rendant ainsi plus adaptés aux tâches d'IA avancées.
Une autre tendance est l'essor des plateformes de workflows visuels, qui simplifient la création de systèmes relationnels. Ces plateformes permettent aux équipes de concevoir et de mettre en œuvre des systèmes de traitement des connaissances à l'aide d'outils intuitifs de type glisser-déposer, évitant ainsi la longue courbe d'apprentissage associée à la gestion traditionnelle des bases de données graphiques.
Les systèmes d'IA composite gagnent également en popularité. En orchestrant plusieurs modèles d'IA et méthodes de récupération, ces systèmes sont mieux équipés pour gérer des scénarios métier complexes. Les mises à jour en temps réel via des architectures de streaming remplacent le traitement par lots traditionnel, garantissant ainsi aux systèmes d'IA des réponses actualisées.
Parallèlement, les progrès réalisés dans les grands modèles linguistiques renforcent leur capacité à intégrer des connaissances structurées. Ces progrès améliorent le raisonnement multi-sauts et rendent les résultats plus explicables, alignant ainsi davantage les capacités de l'IA sur les besoins métier.
À mesure que ces tendances évoluent, des plateformes comme Latenode sont en mesure de jouer un rôle de premier plan dans la définition de l’avenir des systèmes de connaissances basés sur l’IA.
Latenode propose une plateforme visuelle parfaitement adaptée aux exigences du paysage moderne de l'IA. En mettant l'accent sur le raisonnement et l'évolutivité, Latenode simplifie la mise en œuvre de systèmes RAG à base de graphes de connaissances avancés.
Les workflows relationnels de la plateforme permettent aux utilisateurs de créer des systèmes complexes de traitement des connaissances grâce à une interface intuitive par glisser-déposer. Cette approche élimine le besoin d'une expertise approfondie des langages de requête de graphes ou d'une gestion de bases de données complexe. De plus, Latenode s'intègre à plus de 300 applications, permettant aux équipes d'extraire des données des systèmes métier existants et de créer facilement des graphes de connaissances complets.
L'architecture native IA de Latenode prend en charge plusieurs grands modèles de langage, permettant ainsi d'orchestrer différents modèles pour des tâches de raisonnement spécifiques. Cette flexibilité améliore la précision et l'explicabilité des résultats de l'IA. De plus, son modèle de tarification basé sur l'exécution rend plus abordable la mise à l'échelle de systèmes de connaissances sophistiqués, réduisant ainsi les obstacles pour les entreprises de toutes tailles.
Grâce à ces fonctionnalités, Latenode se distingue comme un outil pratique et puissant pour faire progresser les systèmes RAG de graphes de connaissances, aidant les entreprises à rester compétitives dans un paysage technologique en constante évolution.
Améliorations du Knowledge Graph RAG Précision de l'IA En intégrant des connaissances structurées, il est possible d'effectuer un raisonnement en plusieurs étapes et de comprendre clairement les relations entre les entités. Cette structure permet aux systèmes d'IA de gérer des tâches de raisonnement complexes avec une précision accrue, un niveau que les systèmes RAG traditionnels, qui reposent uniquement sur des données non structurées, peinent souvent à atteindre.
Un autre avantage est l’amélioration transparence Grâce à des connexions structurées, le Knowledge Graph RAG simplifie la traçabilité du raisonnement derrière les conclusions de l'IA. Cette clarté produit des résultats plus explicables et fiables, se démarquant ainsi des résultats souvent opaques des méthodes RAG traditionnelles.
Latenode offre un moyen simple de construire Systèmes Knowledge Graph RAGéliminant la complexité liée à la gestion de bases de données graphiques ou à un codage complexe. Son interface visuelle conviviale facilite la conception. flux de travail tenant compte des relations en une fraction du temps.
Grâce à Latenode, les équipes peuvent se concentrer sur l'utilisation de connaissances structurées pour améliorer le raisonnement de l'IA, sans être freinées par des difficultés techniques. Cela simplifie le déploiement, la gestion des données structurées et rend le processus accessible aux équipes, quelle que soit leur expertise technique.
Knowledge Graph RAG améliore la capacité à gérer des requêtes complexes en utilisant relations structurées entre les entités d'un graphe. Cette configuration permet au système d'effectuer raisonnement multi-sauts, reliant et naviguant efficacement entre les entités associées à travers plusieurs étapes. Ainsi, les réponses sont plus précises et contextuellement pertinentes.
D’autre part, les méthodes traditionnelles basées sur les vecteurs dépendent principalement de similitude sémantique, qui s'avère souvent insuffisant pour répondre à des requêtes nécessitant une compréhension approfondie des relations ou du raisonnement logique. En décrivant explicitement les connexions entre les entités, Knowledge Graph RAG améliore à la fois la précision et la profondeur du raisonnement, ce qui le rend particulièrement efficace pour traiter des requêtes complexes ou multidimensionnelles.
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