RAG o GraphRAG: cuándo vale la pena cada uno

¿RAG o Graph? Prefiero ver esta pregunta no como una elección de tecnología, sino como una decisión de arquitectura.

RAG (generación aumentada por recuperación) es el asistente que, antes de responder, busca los fragmentos correctos en los documentos de la empresa. Funciona muy bien cuando el objetivo es recuperar información de documentos y bases de conocimiento.

¿Pero qué pasa cuando hace falta ir más allá de recuperar?

Cuando el tema involucra entidades, relaciones y dependencias, y las preguntas exigen conectar información dispersa en fuentes distintas, un Knowledge Graph suele tener mucho más sentido. Un Knowledge Graph es un mapa de relaciones: cliente, contrato, producto y proveedor como puntos conectados entre sí.

Ahí la combinación se vuelve interesante: RAG más Knowledge Graph es lo que se llama GraphRAG.

En la práctica, no veo a GraphRAG como sustituto del RAG tradicional. Es una estrategia más, para escenarios específicos de IA dentro de las empresas.

La pregunta correcta

La pregunta correcta no es "¿RAG o Graph?". Es esta: ¿cómo está organizado el conocimiento de nuestro negocio y qué tipo de razonamiento necesita hacer la IA?

• Conocimiento que vive principalmente en documentos: RAG.
• Conocimiento basado en relaciones: Knowledge Graph.
• Contexto, relaciones y razonamiento sobre varias conexiones a la vez: GraphRAG.

Al final, la arquitectura de IA no consiste en elegir la tecnología más sofisticada. Consiste en elegir el enfoque que mejor resuelve el problema, ponderando calidad, costo, tiempo de respuesta, complejidad de operación y capacidad de evolucionar.

Este es uno de los puntos que considero cada vez más importantes en AI Engineering: construir sistemas que no solo respondan, sino que entiendan el contexto del negocio en el que están.