El RAG vectorial responde "ventas en Francia" por similitud. El RAG estructurado vincula tu columna de ciudad con la tabla de países de Wikipedia, así la pregunta se convierte en un join de SQL que puedes leer.
La misma pregunta, en cuatro niveles de recuperación. Solo el último te permite verificar la respuesta.
| Sobre datos estructurados | RAG vectorial | Structured RAG |
|---|---|---|
| Cómo se usa una columna de texto | Convertido en vector | Vinculado a una tabla de referencia por clave |
| Mecanismo de recuperación | Similitud de vecinos más cercanos | Join de SQL |
| "Kehl" (pueblo alemán cerca de Estrasburgo) | Puede incluirse | Excluido por el join |
| Por qué se devolvió una fila | Una puntuación de similitud | El join, en el SQL |
| Tus tablas de referencia privadas | Vuelto a convertir en vector | Unido por clave |
| Qué calcula el total | El LLM | La base de datos |
Prereasoner identifica qué contiene cada columna.
ciudad → país → moneda o nivel → tu tabla de niveles. Cada vínculo es una clave en una tabla de referencia.
La pregunta se convierte en un join de SQL entre esas tablas.
Obtienes las filas y el SQL que las devolvió.
Pruébalo con tu propio CSV. Agrega tus tablas de referencia cuando las necesites.