# Extraction Verification: The_Hybrid_Multimodal_Graph_Index_HMGI_A_ComprehensiveFramework_for_Integrated_Relational_and_Vector_Search_parsed

## METADATA
**Title:** The Hybrid Multimodal Graph Index (HMGI): A Comprehensive Framework for Integrated Relational and Vector Search
**Keywords:** Hybrid Multimodal Graph Index, Graph-based database models, Vector search, Multimodal data, Relational and vector integration

---

## PILLARS

### BACKGROUND
Dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan model manajemen data yang lebih fleksibel untuk mengatasi sumber data heterogen dan terpisah, dataspaces menjadi solusi yang memungkinkan penggunaan berbasis kebutuhan tanpa integrasi penuh di awal. Paradigma ini, yang diperkenalkan oleh Franklin et al. pada 2005, menawarkan pendekatan yang memungkinkan pencarian dan navigasi sumber data yang terkait tanpa integrasi lengkap, sehingga sangat sesuai untuk lingkungan dengan berbagai format data, kepemilikan, dan kualitas yang berbeda.

### METHODOLOGY
Mengadopsi pendekatan yang mengintegrasikan kemampuan traversing graf dengan pencarian kesamaan vektor secara mulus, HMGI dirancang untuk menangani dataset multimodal kompleks secara efisien. Metodologi ini mencakup blueprint arsitektur, pemrosesan data, penyimpanan dan pengindeksan, pemrosesan query, pembaruan adaptif, serta optimisasi berbasis pembelajaran, yang didukung oleh fondasi teoretis dan empiris untuk memastikan skalabilitas dan keandalan.

### GAP
Meninggalkan celah pada pengelolaan beban kerja yang intensif terhadap pembaruan, di mana rebuild indeks HNSW membutuhkan waktu berjam-jam untuk graf besar, menyebabkan hasil yang usang dalam aplikasi streaming. Selain itu, sistem multimodal menunjukkan bias modality, dengan embedding terpadu yang kurang optimal pada tugas lintas modality, serta kesulitan dalam menangani data sparse yang mengakibatkan cakupan semantik tidak lengkap.

### OBJECTIVE
Bertujuan secara spesifik untuk memitigasi kesenjangan antara pencarian vektor dan graf dengan menyatukan kemampuan pencarian kesamaan semantik dan konteks relasional dalam satu arsitektur terpadu. HMGI berfokus pada pengembangan kerangka kerja yang memungkinkan penggunaan query hibrida yang kompleks, mengatasi keterbatasan sistem dual-database yang rapuh, dan membuka jalan bagi sistem yang lebih kuat, skalabel, dan dapat dipertahankan untuk aplikasi AI dan RAG.

### FUTUREWORK
Penelitian lanjutan direkomendasikan untuk mengembangkan mekanisme indeks adaptif yang lebih canggih, termasuk partisi multi-level dan rebuild yang disesuaikan dengan beban kerja, untuk mempertahankan latensi di bawah 50 ms dalam lingkungan dinamis. Selain itu, pengintegrasian sistem manajemen delta diperlukan untuk memastikan konsistensi tanpa mengorbankan kinerja, serta ekstensi ke arah optimisasi berbasis pembelajaran yang lebih mendalam.
