Једно решење претраге релационих база података уз помоћ Graph RAG система

Igor Ilić

doi:10.24867/

Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo

God. 41 Br. 08 (2026): Зборник радова Факултета техничких наука

Једно решење претраге релационих база података уз помоћ Graph RAG система

Igor Ilić

PDF

DOI:: https://doi.org/10.24867/
Predato: September 7, 2026
Objavljeno: 2026-09-09

Apstrakt

Релационе базе података су и даље ослонац пословних информационих система, али рад са њима захтева познавање SQL-а. Иако су велики језички модели значајно приближили могућност постављања упита на природном језику, претварање тих питања у поуздане и прецизне одговоре над структурираним подацима остаје изазов. Чисто текстуални RAG (енгл. Retrieval Augmented Generation) често занемарује шеме, кључеве и ограничења, док је директно превођење природно језичког упита у SQL уз помоћ LLM-ова крхко и тешко провељиво. Овај рад представља GraphRAG (енгл. Graph Retrieval Augmented Generation) решење проблема, којим се омогућава природним језиком приступ релационим подацима.

Reference

[1] Codd, E. F. (1970) “A Relational Model of Data for
Large Shared Data Banks.” Communications of the
ACM 13 (6): pp. 377-387.
https://doi.org/10.1145/362384.362685.
[2] Grohe, M. (2020). “word2vec, node2vec, graph2vec,
x2vec: Towards a theory of vector embeddings of
structured data”, in proceedings of the 39th ACM
SIGMOD-SIGACT-SIGAI symposium on principles of
database systems, pp. 1-16.
[3] Vaswani, Ashish, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob
Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz
Kaiser, and Illia Polosukhin. (2017) "Attention is all
you need", Advances in neural information processing
systems 30.
[4] Jonathan Larson, Steven Truitt (2024). “GraphRAG:
Unlocking LLM discovery on narrative private
data”, https://www.microsoft.com/enus/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discoveryon-narrative-private-data/ (приступано 10.11.2025.)
[5] Cognee Open Source project.
https://github.com/topoteretes/cognee/tree/main
(приступано 10.11.2025.)
[6] Chinook (n.d.) Music store relational database.
https://github.com/lerocha/chinookdatabase/tree/master (приступано 10.11.2025.)

[1] [1] Codd, E. F. (1970) “A Relational Model of Data for

[2] Large Shared Data Banks.” Communications of the

[3] ACM 13 (6): pp. 377-387.

[4] https://doi.org/10.1145/362384.362685.

[5] [2] Grohe, M. (2020). “word2vec, node2vec, graph2vec,

[6] x2vec: Towards a theory of vector embeddings of

[7] structured data”, in proceedings of the 39th ACM

[8] SIGMOD-SIGACT-SIGAI symposium on principles of

[9] database systems, pp. 1-16.

[10] [3] Vaswani, Ashish, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob

[11] Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz

[12] Kaiser, and Illia Polosukhin. (2017) "Attention is all

[13] you need", Advances in neural information processing

[14] systems 30.

[15] [4] Jonathan Larson, Steven Truitt (2024). “GraphRAG:

[16] Unlocking LLM discovery on narrative private

[17] data”, https://www.microsoft.com/enus/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discoveryon-narrative-private-data/ (приступано 10.11.2025.)

[18] [5] Cognee Open Source project.

[19] https://github.com/topoteretes/cognee/tree/main

[20] (приступано 10.11.2025.)

[21] [6] Chinook (n.d.) Music store relational database.

[22] https://github.com/lerocha/chinookdatabase/tree/master (приступано 10.11.2025.)