GraphRAG: dónde gana al RAG y cuánto cuesta indexar
Parte 11 de 1117 de octubre de 2026 · 2 min · David Silvente López
Hace unos días conté que en mis pruebas el grafo solo sumaba 2-3 puntos. Desde entonces he leído lo que publica la investigación reciente. La respuesta corta: el grafo gana en ciertas preguntas y cuesta caro construirlo.
Dónde gana el grafo
Un artículo aceptado en ICLR 2026, «When to use Graphs in RAG», crea un banco de pruebas propio (GraphRAG-Bench). Mide todo el proceso: construcción del grafo, recuperación y respuesta. Su punto de partida es incómodo: varios estudios recientes ven que GraphRAG rinde peor que un RAG normal en muchas tareas reales.
Su conclusión, resumida:
- Buscar un dato concreto: el RAG con fragmentos de texto empata o gana.
- Razonar encadenando hechos (varios saltos) o resumir muchos documentos: ahí el grafo aporta.
Un trabajo de la Universidad de La Laguna con Neo4j también ve mejoras con GraphRAG, incluso con un modelo abierto de 14.000 millones de parámetros (Qwen2.5-14B).
Cuánto cuesta construir el grafo
El mismo artículo de ICLR mide el coste de indexar un solo libro de unos 56.000 tokens:
| Sistema | Tokens consumidos | Tiempo |
|---|---|---|
| Microsoft GraphRAG | ~655.000 | ~292 s |
| LightRAG | ~474.000 | ~710 s |
Es decir, indexar gasta más de diez veces el tamaño del texto. LightRAG gasta menos tokens, pero tarda más del doble. En internet circulan cifras de «LightRAG es 10 veces más barato» o «6.000 veces menos tokens»; no he encontrado una metodología que las respalde, así que no las doy por buenas.
Cómo encaja con lo que medí yo
En mis cinco normas del BOE con 93 preguntas, la mayoría eran de dato concreto. Ahí el grafo apenas sumó, igual que dice el estudio. Las preguntas que cruzan normas son justo donde debería ayudar, y son las que peor tengo cubiertas.
Mi regla, actualizada
- Clasifica tus preguntas: dato concreto, varios saltos o resumen.
- Si casi todas son de dato concreto, un híbrido con reranker basta.
- Si pesan las de varios saltos, prueba el grafo con una muestra pequeña y mide tokens, tiempo y aciertos con tu LLM antes de indexar todo.
Limitación: cifras de terceros sobre sus propios bancos de pruebas; no las he reproducido.
Preguntas frecuentes
¿En qué tipo de preguntas gana GraphRAG a un RAG normal?
Según un artículo de ICLR 2026, el grafo aporta al razonar encadenando hechos o al resumir muchos documentos; para buscar un dato concreto, el RAG con fragmentos empata o gana.
¿Cuánto cuesta indexar documentos con GraphRAG?
Para un libro de unos 56.000 tokens, Microsoft GraphRAG consumió ~655.000 tokens en ~292 s y LightRAG ~474.000 tokens en ~710 s: más de diez veces el tamaño del texto.
¿Es LightRAG mucho más barato que GraphRAG?
Gasta menos tokens pero tarda más del doble. Las cifras que circulan de «10 veces más barato» no tienen una metodología que las respalde.
¿Cómo decidir si mi RAG necesita un grafo?
Clasifica tus preguntas en dato concreto, varios saltos o resumen. Si casi todas son de dato concreto, basta un híbrido con reranker; si pesan las de varios saltos, prueba el grafo con una muestra y mide tokens, tiempo y aciertos.
¿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.
Agenda tu diagnósticoSígueme en LinkedIn, donde comento cada artículo · Compartir: LinkedIn · X