LLM Knowledge Graph vs Vector RAG: когда и как их применять

В блоге n8n (01 октября 2026) опубликован практический гайд, в котором подробно сравниваются два популярных способа интеграции внешних знаний в большие языковые модели (LLM): Knowledge Graph, построенный на основе LLM, и Vector Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Автор объясняет, что граф знаний хранит структурированные отношения между сущностями, что упрощает логическое вывод и позволяет быстро отвечать на запросы, требующие точных связей. Векторный RAG, в свою очередь, хранит эмбеддинги фрагментов текста в векторном пространстве, обеспечивая гибкую семантическую поиск‑по‑контексту, но без явных отношений между элементами.

Ключевые выводы:

• Когда использовать граф знаний: при необходимости поддерживать сложные онтологии, выполнять запросы типа «какие проекты связаны с клиентом X», а также когда важна объяснимость и трассируемость ответов.
• Когда использовать векторный RAG: для быстрого доступа к большому объёму неструктурированных данных (документы, статьи), когда важна покрывающая семантика и гибкость.

Гайд также содержит пошаговые инструкции по построению графа знаний из произвольного текста: 1) извлечение сущностей и отношений с помощью LLM‑prompt‑инжиниринга, 2) сохранение в Neo4j‑совместимом формате, 3) интеграция в n8n‑workflow через HTTP‑node. Для RAG показан процесс: 1) разбиение текста на куски, 2) векторизация через OpenAI embeddings (или альтернативные модели), 3) хранение в Pinecone/Weaviate, 4) запрос через n8n‑node Vector Search.

Автор подчёркивает, что оба подхода можно комбинировать: сначала выполнить быстрый векторный поиск, а затем уточнить ответы, пройдя по графу знаний. Ссылка на оригинальную статью: https://blog.n8n.io/llm-knowledge-graph/