Graph-Augmented Retrieval for Cross-Entity Financial Sentiment Analysis: A Comparative Study

En 3 lignesÉtude comparative d'une architecture Graph-RAG à deux sauts versus RAG vectoriel standard pour l'analyse de sentiment financier multi-entités. Sur 100 requêtes (30 directes, 70 relationnelles), Graph-RAG améliore le rappel d'entités (+6,4%, p<0,001) et la pertinence des réponses pour requêtes complexes (+11,7%), sans dégradation de qualité, avec latence augmentée de 22,6% mais variance réduite de 80%.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain