GraphRAG o RAG vectorial: cuándo compensa el grafo
Parte 4 de 1113 de octubre de 2026 · 1 min · David Silvente López
Cada proveedor de bases de datos de grafos publica que GraphRAG gana al RAG vectorial. ¿Es cierto? Depende del tipo de pregunta, y conviene leer los números con lupa.
Lo que dicen las comparativas publicadas
- Lettria compara un sistema híbrido con grafo contra RAG vectorial y reporta 81,7 % frente a 57,5 % de respuestas correctas en varios dominios.
- FalkorDB publica una ventaja de su SDK sobre el RAG vectorial de referencia en GraphRAG-Bench.
- Neo4j resume cuándo conviene cada enfoque: el grafo ayuda en preguntas que encadenan hechos o agregan entre documentos; para buscar un dato concreto, el vectorial se defiende.
Ojo: casi todas las fuentes venden bases de datos de grafos, con conjuntos, jueces y métricas distintos. Son orientativas, no comparables entre sí. Un estudio académico sobre redes de telecomunicaciones (O-RAN) recuerda además que la evaluación sistemática de GraphRAG sigue siendo limitada.
Lo que medí yo
Cinco normas del BOE (642 artículos), 93 preguntas, seis fragmentos de contexto. Preguntas con todo el contexto necesario: híbrido 61 %, GraphRAG con tipos de cita 63 %; con reranker, 69 % y 72 %. El grafo suma 2-3 puntos, dentro del ruido de mi prueba. Donde sí esperaría que ayudara, las preguntas que cruzan normas, solo se cubre del todo el 38 %.
Mi regla práctica
- Monta primero un híbrido bien medido y añade un reranker.
- Divide tus preguntas en tipos: dato concreto, varios saltos, agregación.
- Añade el grafo solo si el tipo «varios saltos» es relevante para tu caso y puedes medir la diferencia con el mismo LLM y el mismo juez.
Limitación: un solo dominio, un solo embedding y puntuaciones propias.
Preguntas frecuentes
¿Qué es mejor, GraphRAG o RAG vectorial?
Depende del tipo de pregunta: el grafo ayuda cuando se encadenan hechos o se agrega entre documentos; para buscar un dato concreto, el vectorial se defiende.
¿Son fiables los benchmarks que dicen que GraphRAG gana?
Son orientativos: casi todas las fuentes venden bases de datos de grafos y usan conjuntos, jueces y métricas distintos, así que no son comparables entre sí.
¿Cuánto aportó el grafo en la prueba con normas del BOE?
Con 642 artículos y 93 preguntas: híbrido 61 % y GraphRAG con tipos 63 %; con reranker, 69 % y 72 %. Son 2-3 puntos, dentro del ruido.
¿Cuándo compensa añadir un grafo a un RAG?
Solo si las preguntas de varios saltos son relevantes en tu caso y puedes medir la diferencia con el mismo LLM y el mismo juez. Antes, un híbrido bien medido con reranker.
¿Grafo de conocimiento vs base de datos vectorial: cuál elijo para un RAG?
Empieza por la base de datos vectorial con búsqueda híbrida y un reranker. Añade el grafo de conocimiento solo si tus preguntas encadenan hechos o cruzan documentos y puedes medir la mejora: en mi prueba con normas del BOE aportó 2-3 puntos.
¿Tienes un RAG o un proyecto de IA con normativa o documentación?
Te ayudo a medirlo antes de gastar: preguntas de prueba, recuperación, abstención y coste.
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