Stop graphing everything: When GraphRAG actually beats vector RAG

Introduction
GraphRAG, qui enrichit la génération augmentée par récupération avec un graphe de connaissances, surpasse nettement le RAG basé sur des fragments de texte pour les requêtes nécessitant un raisonnement multi‑étapes ou une vision globale du corpus.

Points clés
- Performance ciblée : les études montrent que le graphe améliore de 10 à 30 points les scores d’exactitude et de rappel sur les tâches de synthèse, de raisonnement multi‑hop et de résumé contextuel, alors que pour les recherches factuelles simples les deux approches sont à peu près équivalentes.
- Coût et évaluation : la construction du graphe est coûteuse (≈ 48 $ pour