Beyond Vector Search: Comparing Classical RAG with Hybrid GraphRAG for Climate Science Q&A
Resumo
Sistemas de recuperação aumentada por geração (RAG) tradicionais tratam documentos de forma isolada, falhando em capturar relações hierárquicas entre conceitos em corpora científicos complexos. Essa limitação compromete a qualidade das respostas em domínios especializados como climatologia, onde dependências conceituais frequentes atravessam múltiplos artigos. Propusemos uma arquitetura híbrida que integra busca vetorial com GraphRAG, detecção de comunidades Leiden e re-ranking via cross-encoder, alcançando ganhos de 160% em relevância contextual e 177% em recall contextual em relação ao RAG clássico. Esses resultados demonstram que a unificação de recuperação local e global supera significativamente o isolamento de trechos textuais, abrindo caminhos para sistemas de Q&A mais eficazes em acervos científicos dispersos.
Palavras-chave:
RAG, GraphRAG, Recuperação de Informação
Referências
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Publicado
19/10/2026
Como Citar
NAIFF, Daniel; ALVES, Ronnie; PINTO, Gustavo.
Beyond Vector Search: Comparing Classical RAG with Hybrid GraphRAG for Climate Science Q&A. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 23. , 2026, Cuiabá/MT.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 3653-3664.
ISSN 2763-9061.
DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2026.31520.
