Retrieval wählen
GraphRAG und Vector RAG fair vergleichen
Vector Retrieval findet semantisch ähnliche Passagen, Graph Retrieval folgt modellierten Beziehungen; hybride Systeme können beides verbinden.
Retrievalmechanismen trennen
Vektorsuche ordnet Textrepräsentationen nach Ähnlichkeit. Graph Retrieval folgt gespeicherten Kanten und Filtern. Hybrid Retrieval kann Kandidaten beider Wege vereinigen, braucht aber eine nachvollziehbare Fusionsregel.
Fairer Versuchsaufbau
Dasselbe versionierte Fragenkorpus, dieselben Quelldokumente und dieselbe Antwortbewertung gelten für alle Varianten. Indexierungszeit und Zusatzdaten werden mitgerechnet.
Fragetypen ausweisen
Faktenfragen, Namensvarianten, mehrstufige Pfade und globale Themen werden separat berichtet. Ein Mittelwert darf nicht verschleiern, dass eine Methode bei kritischen Pfadfragen ausfällt.
Keine Siegerbehauptung ohne Daten
Recall relevanter Passagen, Zitiergenauigkeit, Nichtwissen und Laufzeit werden auf eigenen Daten gemessen. Das Ergebnis gilt nur für Korpus, Version und Konfiguration des Tests.
Ablationsmatrix für drei Retriever
Die Sollbelege werden vor dem Lauf markiert.
Q17 | Typ: multi-hop | Gold: d3#p2,d8#p6
Vektor: Kandidaten + Rang
Graph: Pfad + Kantenquellen
Hybrid: Fusionsregel + Kandidaten
Bewertung: Beleg-Recall, falsche Belege, AntwortstatusEigenständiges Prüfartefakt ohne erfundene Messwerte oder Anbieterwertung.
Entscheidungsregel
Vergleiche auf demselben Fragekorpus mit gleicher Antwortbewertung.
Quellen zu diesem Beitrag
Primärquellen auf Artikelebene, geprüft am 18.09.2026.
- Retrieval-Augmented Generation
Primärpaper zu RAG. - Microsoft GraphRAG paper
Primärpaper für den Graphansatz.