Graph RAGとは何ですか？

ナレッジグラフを活用して、エンティティ間の関係性を考慮した高精度な検索・生成を行うRAG手法。単純なベクトル検索では捉えにくい構造的な知識を扱える。

Graph RAGのポイントは？

文書からエンティティ（人物・組織・概念など）と関係性を抽出してナレッジグラフを構築する。ベクトル検索だけでは難しい「AとBの関係は？」のような構造的な質問に強い。コミュニティ検出で関連するエンティティ群をまとめ、要約を事前生成しておく手法もある。Microsoftが公開したGraphRAGライブラリが注目を集め、研究・実用化が加速している

【グラフラグ】

Graph RAG とは？

💡 知識の「つながり」を地図にして答えを探すRAG

📌 このページのポイント

文書からエンティティ（人物・組織・概念など）と関係性を抽出してナレッジグラフを構築する
ベクトル検索だけでは難しい「AとBの関係は？」のような構造的な質問に強い
コミュニティ検出で関連するエンティティ群をまとめ、要約を事前生成しておく手法もある
Microsoftが公開したGraphRAGライブラリが注目を集め、研究・実用化が加速している

Graph RAGの仕組みと従来RAGとの比較

ひよこ

Graph RAGの「グラフ」って棒グラフとかのグラフ？

ペンギン先生

いい質問！ここでのグラフはグラフ理論のグラフで、点（ノード）と線（エッジ）で情報のつながりを表すものだよ。例えば「太郎→所属→A社」「A社→開発→製品X」みたいに、知識を関係性のネットワークとして表現するんだ

ひよこ

普通のRAGのベクトル検索じゃダメなの？

ペンギン先生

ベクトル検索は「似ている文章」を見つけるのは得意だけど、「AとBの関係は？」「Cに関連する全ての要素は？」みたいな構造的な質問は苦手なんだ。Graph RAGならエンティティ間の関係をたどれるから、こういう質問にも的確に答えられるよ

ひよこ

ナレッジグラフってどうやって作るの？

ペンギン先生

LLMに文書を読ませて、エンティティと関係性を自動抽出するのが主流だよ。MicrosoftのGraphRAGでは、さらにコミュニティ検出というアルゴリズムで関連エンティティをグループ化して、グループごとの要約を事前に作っておくんだ

ひよこ

構築コストが高そうだけど、使いどころはどんなとき？

ペンギン先生

社内の組織図や製品体系、法律の条文間の参照関係など、情報同士のつながりが重要な場面で威力を発揮するよ。構築コストは確かに高いけど、一度作れば複雑な質問にも答えられるようになるから、ナレッジマネジメントの分野では特に注目されているんだ

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「Graph RAG」って出てきたら「知識の関係性をグラフ化して賢く検索するRAG」と思えればだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Graph Retrieval-Augmented Generation」＝グラフ型の検索拡張生成

💬 ここでのGraphはグラフ理論のグラフで、ノード（点）とエッジ（線）で関係性を表すデータ構造のことだよ

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