Od RAG do grafów wiedzy w 2027 roku

Produkcyjne systemy RAG napotykają te same ograniczenia: ponowne dzielenie i osadzanie treści po każdej aktualizacji wiedzy, modele embeddingowe pomijające niuanse semantyczne oraz rekurencyjne wyszukiwanie, którego koszt szybko rośnie. Grafy wiedzy stają się warstwą semantyczną dla obciążeń agentowych — przeszukiwalnym modelem encji i relacji, z którego bezpośrednio korzystają modele językowe. Wystąpienie obejmuje również ekonomię migracji, miejsce grafu w stosie technologicznym firmy i typowe błędy wdrożeniowe.