Por que evito bancos de dados gráficos A pergunta: "A produção do Knowledge Graph Rag está pronta? devemos usá-lo?" A resposta: depois de 10 anos em ML, fico longe de bancos de dados gráficos. Todas as empresas que vi entrar no mundo dos grafos voltam para o SQL dentro de 4 a 5 anos. Os problemas são reais: Difícil de contratar talentos (mais fácil de encontrar especialistas em PostgreSQL) A definição de esquema cria debates intermináveis sem práticas recomendadas claras A maioria dos casos de uso precisa de apenas 1-2 travessias, não de operações gráficas complexas Até o "gráfico" do Facebook era na verdade um grande banco de dados MySQL. A única empresa que realmente precisa de bancos de dados gráficos é o LinkedIn para cálculos de amizade de 3 a 5 graus. Mesmo para a abordagem do Document Graph da Microsoft - prefiro usar incorporações ajustadas. Um gráfico é apenas uma matriz de adjacência, e o ajuste fino pode aproximá-lo dessa definição de similaridade sem a complexidade operacional. Comece com seus dados: deixe que casos de uso específicos justifiquem a complexidade do gráfico em vez de escolher a tecnologia primeiro. O gráfico pode ser 2% melhor, mas as abordagens tradicionais que funcionam bem significam que 2% raramente justifica o custo de manutenção.