RAG-architectuur: one-pass search, agents of GraphRAG?
Automatische vertaling Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Begin met één retrieval pass die relevante bronpassages aan het model levert. Voeg iterative search toe wanneer een antwoord een tweede lookup nodig heeft waarvan de query afhangt van het eerste resultaat. Test GraphRAG wanneer vragen relaties vereisen of een overzicht van de volledige collectie nodig hebben dat gewone passage retrieval mist.
Dit zijn keuzes voor het verzamelen van bewijs, geen fasen die elk RAG-systeem moet doorlopen. Ik zou eerst mislukte vragen onderzoeken, samen met de passages die het model daadwerkelijk heeft ontvangen. Meer search kan tekst die de document parser heeft weggegooid niet herstellen.
Laatst beoordeeld: 2026-09-08.
Stem de search af op de vraag
| Vraagtype | Eerste aanpak om te testen | Extra werk dat moet worden gerechtvaardigd |
|---|---|---|
| “Wat is het reset command voor dit device?” | Eén retrieval pass, gevolgd door een antwoord met een bron | Een relevante passage moet het answer model bereiken |
| “Welke replacement past bij het onderdeel in dit report?” | Iterative search: vind het onderdeel en query daarna de parts catalog | Meer calls, een stopping rule en tests van beide lookups |
| “Welke thema’s keren terug in deze reports?” | GraphRAG global search, vergeleken met een eenvoudigere summary-aanpak | Het bouwen en verversen van graph-derived summaries |
| “Hoe zijn deze suppliers met elkaar verbonden?” | Graph-aware retrieval, vergeleken met herhaalde passage search | Correcte entity links, relaties en source support |
De GraphRAG query documentation van Microsoft maakt onderscheid tussen local search over geëxtraheerde entities plus source chunks en global search over gegenereerde community reports. Een community report vat een groep in de geëxtraheerde graph samen. Global search gebruikt deze reports om vragen over de collectie als geheel te beantwoorden. Dit is niet simpelweg een vector lookup met een nieuwe naam.
Iterative retrieval is een afzonderlijke designkeuze en kan gewone text search gebruiken. Adaptive-RAG onderzoekt het routeren van vragen naar geen retrieval, één stap of meerdere retrieval-stappen. Dat ondersteunt het testen van verschillende paths, maar bepaalt niet welke aanpak op jouw corpus wint.
Controleer het ontbrekende bewijs voordat je de architectuur wijzigt
Bewaar voor elke mislukte vraag de verwachte bron en de opgehaalde passages. Lokaliseer vervolgens het eerste verlies:
- Als de bron nooit in de index is terechtgekomen, herstel dan ingestion of parsing.
- Als een optionele topic filter de bron heeft uitgesloten, test dan de filter of behoud een bredere search path. Houd permission filters op elk path afgedwongen.
- Als de passage wel is opgehaald maar te laag is gerankt, test dan wijzigingen aan retrieval en reranking.
- Als een benodigde naam alleen in het eerste resultaat voorkomt, test dan een tweede lookup met die naam.
- Als het model voldoende bewijs heeft ontvangen maar onjuist heeft geantwoord, onderzoek dan de answer-stap voordat je meer retrieval toevoegt.
Het search stack answer behandelt BM25, embeddings en rerankers binnen één retrieval pass. Deze componenten kunnen ook een iteratief systeem ondersteunen; ze bepalen niet hoeveel searches het systeem moet uitvoeren.
Laat de grotere designkeuze zijn kosten verdienen
Vergelijk de paths met dezelfde vragen en toegestane documenten. Geef elke path een expliciet time- en model-call budget. Meet of de benodigde evidence is gevonden, het antwoord correct is en passages zijn geciteerd die de claims ondersteunen. Neem timeouts en uitgeputte search budgets op in de failures.
Inspecteer bij een graph zowel de geëxtraheerde entities en relaties als de uiteindelijke antwoorden. Een verkeerde supplier link kan een coherent antwoord over het verkeerde bedrijf opleveren. Neem de kosten voor het bouwen en verversen van de index op in de vergelijking; alleen de querykosten houden geen rekening met dit werk.
Als one-pass retrieval het doel haalt, stop dan daar. Voeg een andere path alleen toe voor de vraagtypen waarvoor een gemeten failure deze path een duidelijke taak geeft.
Verder lezen
- RAG evaluation metrics lokaliseert verlies van evidence in parsing, filtering, retrieval en generation.
- LLM engineering field guide brengt de ingestion- en query-paths in kaart en introduceert GraphRAG.
- Enterprise RAG Challenge 3 onderzoekt publieke entries, routing, evidence en hun beperkingen.