SINOPSE
Investidores quantamentais enfrentam o desafio de analisar grandes volumes de dados industriais, onde o reconhecimento de relações complexas entre entidades é fundamental para decisões de investimento. A avaliação do desempenho de ferramentas como o LightRAG se torna crucial para garantir a qualidade das análises. A escolha de métricas adequadas dentro do framework RAGAS é igualmente importante para assegurar resultados confiáveis.
Este estudo realiza diversas rodadas de análise comparativa para identificar a configuração ideal, além de investigar a aplicação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para aprimorar o pós-processamento do grafo no contexto do LightRAG.