Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG (продолжение)

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: Юридический домен требует понимания многочисленных связей между сущностями, рассеянными по множеству документов. Поэтому кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний: связи между нормами, прецедентами и понятиями, рассеянными по тысячам документов, наконец-то перестают теряться.

Современные фреймворки обещают построить такой граф автоматически, в пару команд. Но между "запуском из коробки" и рабочей аналитической системой на практике лежит немалая дистанция.

Это вторая часть практического эксперимента с LightRAG. Разбираем, как оптимизировать "сырой" граф "из коробки" (подробно рассмотрели сам фреймворк, а также провели топологический анализ в первой части) без переиндексации, что показал анализ топологии и центральностей итогового графа, и проверяем на реальных юридических запросах — дает ли RAG-система, построенная на графе знаний, преимущество перед векторным RAG, и где проходят границы этого преимущества.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.