Сценарии использования GraphRAG

Plain RAG — правильный дефолт. GraphRAG оправдывает стоимость, только когда форма вопроса вынуждает сшивать факты между документами. Это каталог таких паттернов, с примерами вопросов и тем, какую графовую структуру ожидаешь увидеть.

Детали реализации — GraphRAG entity model. Правило plain vs GraphRAG — GraphRAG overview.

Паттерн 1 — Продуктовые знания между документами

Где живёт: внутренние продуктовые доки, support-статьи, changelogs.

Примеры вопросов:

• «Как наш PrestaShop-коннектор соотносится с v1 API?»
• «Какие фичи зависят от wallet-модуля?»
• «Что мы выкатили между v2.4 и v2.6 в ранжировании поиска?»

Что фиксирует граф:

GraphRAG прыгает от anchor-сущности вопроса по её связям и собирает evidence-чанки из каждой. Plain RAG пришлось бы вытащить все релевантные чанки по одному similarity-скору — обычно вытягивает очевидные, но теряет deprecation-цепочку.

Паттерн 2 — Поддержка и troubleshooting

Где живёт: runbook-и, постмортемы, support-макросы.

Примеры:

• «Если public search возвращает 429, что у downstream проверять?»
• «Какой failure mode ломает reindex и как чинили раньше?»
• «Какие алерты валились на wallet ledger за 6 месяцев?»

Что фиксирует граф:

Ментальная модель оператора при troubleshooting — это уже граф: симптом → вероятные причины → митигейшены. GraphRAG её естественно повторяет. Plain RAG срабатывает, если постмортем исчерпывающий — а они обычно не такие.

Паттерн 3 — Compliance и аудит

Где живёт: политики, DPA / SOC 2 evidence, security questionnaires.

Примеры:

• «Какие контроли покрывают обработку персональных данных в wallet ledger?»
• «Какое evidence у нас по SOC 2 CC6.1 — logical access?»
• «Какие third-party processors мы используем для AI-фич?»

Что фиксирует граф:

Compliance не прощает: ответ должен ссылаться на документ, не на пересказ. evidenceChunkId в GraphRAG делает путь инспектируемым: каждое утверждение → чанк → документ.

Scope SOC 2 / DPA и data residency — Security & Compliance.

Паттерн 4 — Кейсы клиентов и референсы

Где живёт: sales-деки, кейсы, customer wikis.

Примеры:

• «Какие клиенты в retail использовали scoped tokens?»
• «Кейсы, где мы держали > 100 RPS на одном индексе?»
• «Кто с нашей стороны вёл миграцию Acme на Bitrix?»

Что фиксирует граф:

Sales / CS постоянно задают multi-entity вопросы. Plain RAG ок, когда один документ покрывает весь кейс; GraphRAG — когда ответ раскидан по account note, кейсу и slack-архиву.

Паттерн 5 — Архитектура и dependency tracing

Где живёт: архитектурные доки, ADR, runbook-и.

Примеры:

• «Если выпилим wallet, что ещё сломается?»
• «Какие модули импортируют из @repo/search?»
• «Проследи auth-флоу от cookie до oRPC-процедуры.»

Что фиксирует граф:

GraphRAG плюс docs-as-code (документы этого сайта, замороженные в Knowledge space) — отвечает на «что сломается, если я поменяю X?» без копания в коде. Обновляем граф re-ingest-ом доков после каждого релиза.

Паттерн 6 — Обучение и онбординг

Где живёт: онбординг-доки, how-to, глоссарии.

Примеры:

• «Что мне надо знать про scoped tokens до того, как трогать widget auth?»
• «Проведи меня через lifecycle reindex-а.»

Это «дай маршрут» — последовательные вопросы. path из graphragExplain — список (from, relation, to) — двойная функция: ответ + обучающий тур.

Когда граф пустой

Если GraphRAG включён на свежем space, а пути пустые — три типичные причины:

1. Ingest не запустил graph build. Проверяем IngestionJob.inputMeta.graphBuilt: true. Если нет — KnowledgeSpace.ragConfig.graphragEnabled был выключен при ingest-е.
2. Мало документов. При < 20 — недостаточно overlap-а сущностей для интересных связей. Plain RAG ок до этого.
3. Сильно image-based контент. OCR — roadmap; без текста entity-resolution-у нечего жевать.

Быстрый smoke-test: количество строк в graph_edge для space. Меньше 50 → графа недостаточно, чтобы он что-то менял.

Где GraphRAG плох

• Numerical aggregation. «Сумма выручки по кейсам с тегом X» — это БД-запрос, не графовый.
• Длинные causal цепи. > 2 hops — roadmap; сейчас «A → B → C → D» теряется.
• Live-данные. Граф — снапшот на момент ingest. Для свежести — storefront / API.

Связанные страницы

• Обзор GraphRAG
• GraphRAG entity model
• Обзор Knowledge RAG
• Knowledge evaluation