Я снова поймал себя на мысли: ассистенты, которые живут только на векторном поиске, очень быстро упираются в потолок…
Они идеально пересказывают документы, но в реальных связях между поставщиками, SKU, акциями, инцидентами и ответственными просто не ориентируются

В живом бизнесе вопрос звучит не «GraphRAG или RAG?», а «когда векторного поиска уже недостаточно и сколько будет стоить ошибка в этих связях». Я на это смотрю через ROI и зрелость данных: граф знаний нужен там, где цена промаха выше, чем стоимость всей этой истории.

👉🏻 GraphRAG уместен, когда вопросы про цепочки влияния: supply chain, риск, customer 360, комплаенс
👉🏻 Во многих сценариях (FAQ, регламенты, helpdesk) честно хватает нормально сделанного RAG или гибридного RAG
👉🏻 Без MDM, онтологии и владельцев данных граф просто аккуратно консервирует ваш хаос, а LLM начинает додумывать связи там, где на кону выручка и штрафы

Полный разбор сделал тут: https://media.bm-it.ru/rag-korporativnyh-dannyh

Интересно, где у вас ассистенты уже упёрлись в потолок RAG - можно обсудить в комментариях 👇