GraphRAG（グラフラグ）とは？

GraphRAGは、大規模言語モデル(LLM)の主要な制限に対処するための強力な技術として登場しました。LLMのプロンプトに関連データを追加することで、GraphRAGはLLMの応答が事実に基づき、正確で、幻覚のないものになるよう保証します。

しかし、RAGシステムの精度は、関連性の高い検証可能な情報を取得する能力に大きく依存します。ベクトルストアを使用したセマンティック検索で構築されたナイーブなRAGシステムは、特に推論を必要とする複雑なクエリでは、しばしばこれに失敗します。さらに、これらのシステムは不透明で、エラーが発生した際のトラブルシューティングが困難です。

この記事では、RAGシステムを構築するためのより優れたアプローチであるGraphRAGについて探ります。GraphRAGは説明可能で、グラフ関係を活用して情報を発見・検証し、現代のAIアプリケーションにおけるフロンティア技術として台頭しています。

GraphRAG（グラフラグ）とは

GraphRAGは、ナレッジグラフと大規模言語モデル(LLM)の強みを組み合わせたRAGシステムです。GraphRAGでは、ナレッジグラフが事実情報の構造化されたリポジトリとして機能し、LLMが推論エンジンとして働きます。LLMはユーザーのクエリを解釈し、グラフから関連知識を取得し、一貫性のある応答を生成します。

最新の研究によると、GraphRAGはベクトルストアを使用したRAGシステムを大幅に上回るパフォーマンスを示しています。また、GraphRAGシステムはより良い回答を提供するだけでなく、よりコスト効率が高く、スケーラブルであることも示されています。

その理由を理解するために、ベクトルストアとナレッジグラフにおける知識表現の基本的なメカニズムを見てみましょう。

RAGの理解：GraphRAG（グラフラグ）の基礎

RAGは2020年の論文で初めて提唱された用語で、現在ではLLMを活用したアプリケーションを構築するための一般的なアーキテクチャパターンとなっています。RAGシステムは、データベースやナレッジベースなどの知識ソースから関連情報を見つけるリトリーバーモジュールを使用し、その後、取得した情報に基づいて応答を生成するジェネレーターモジュール(LLMによって駆動)を使用します。

RAGの仕組み：検索と生成

RAGの検索プロセスでは、ユーザーのクエリに基づいて知識ソースから最も関連性の高い情報を見つけます。これは通常、キーワードマッチングやセマンティック類似性などの技術を使用して達成されます。次に、この情報でジェネレーターモジュールにプロンプトを与え、LLMを使用して応答を生成します。

例えば、セマンティック類似性では、AIの埋め込みモデルによって生成された数値ベクトルでデータを表現し、その意味を捉えようとします。前提は、類似したベクトルがベクトル空間内で互いに近くに位置するということです。これにより、ユーザークエリのベクトル表現を使用して、近似最近傍(ANN)検索を用いて類似情報を取得できます。

一方、キーワードマッチングはより直接的で、BM25などのアルゴリズムを使用して正確なキーワードマッチを見つけて情報を検索します。

RAGの限界とGraphRAG（グラフラグ）による対処

キーワードや類似性検索ベースの検索を使用して構築されたナイーブなRAGシステムは、推論を必要とする複雑なクエリで失敗します。その理由を見てみましょう。

例えば、ユーザーが次のようなクエリをしたとします：「『レヴェナント』にも出演した主演俳優が出演したSF映画の監督は誰ですか？」

標準的なRAGシステムは以下のような処理をするかもしれません：
1. 『レヴェナント』に関する文書を取得する。
2. 『レヴェナント』のキャストとスタッフに関する情報を見つける。
3. しかし、主演俳優のレオナルド・ディカプリオが他の映画に出演していることを特定し、その監督を判断することに失敗する。

このようなクエリには、RAGシステムが純粋にキーワードやセマンティック検索に頼るのではなく、構造化された情報を推論する必要があります。

理想的なプロセスは次のようになります：
1. 主演俳優を特定する。
2. その俳優の出演映画をたどる。
3. 監督を取得する。

このようなクエリに効果的に答えるシステムを作成するには、情報を推論できるリトリーバーが必要です。

ここでGraphRAGの出番です。

GraphRAG（グラフラグ）の利点：何が独特なのか？

ナレッジグラフは、相互接続されたノードとエンティティを通じて知識を捉え、関係性と情報を構造化された形で表現します。研究によると、これは人間の脳が情報を構造化する方法に似ています。

複雑なクエリは人間の相互作用において自然なものです。これらは、カスタマーチャットボットから検索エンジン、AIエージェントの構築まで、さまざまな領域で発生する可能性があります。そのため、より多くのユーザー向けAIシステムを構築するにつれて、GraphRAGは重要性を増しています。

GraphRAGシステムは従来のRAGに比べて多くの利点を提供します：

  1. 強化された知識表現：GraphRAGはエンティティと概念間の複雑な関係を捉えることができます。
  2. 説明可能で検証可能：GraphRAGを使用すると、システムがどのように応答に到達したかを視覚化し理解できます。これは不正確な結果が出た際のデバッグに役立ちます。
  3. 複雑な推論：LLMとの統合により、GraphRAGはユーザーのクエリをより良く理解し、より関連性の高い一貫した応答を提供できます。
  4. 知識ソースの柔軟性：GraphRAGは構造化データベース、半構造化データ、非構造化テキストなど、さまざまな知識ソースで動作するように適応できます。
  5. スケーラビリティと効率性：FalkorDBのような高速なナレッジグラフストアで構築されたGraphRAGシステムは、大量のデータを処理し、迅速な応答を提供できます。研究者らは、より関連性の高いデータを提供することで、GraphRAGベースのシステムがLLM応答生成に必要なトークン数を26%から97%削減できることを発見しました。

一般的なRAGのユースケースと課題

GraphRAGは、典型的なRAGシステムが扱わなければならないユースケースを解決するのでしょうか？従来のRAGシステムは、以下のようなさまざまな領域で応用されてきました：

  1. 質問応答：関連情報を取得し、包括的な回答を生成することでユーザーのクエリに対応します。
  2. 要約：長文書を簡潔な要約に凝縮します。
  3. テキスト生成：与えられた情報に基づいて、製品説明やSNS投稿などの異なるテキスト形式を作成します。
  4. レコメンデーションシステム：ユーザーの好みやアイテムの属性に基づいてパーソナライズされた推奨を提供します。

しかし、これらのシステムはしばしば以下のような課題に直面します：

  1. 不正確な検索：ベクトルベースの類似性検索が、無関係または部分的に関連のある文書を取得する可能性があります。
  2. 限られた文脈理解：クエリや文書の完全な文脈を捉えることが困難です。
  3. 事実性と幻覚：不正確または誤解を招く情報を生成する可能性があります。
  4. 効率性：特に大規模なアプリケーションでは、膨大な量のベクトルデータにより、リソースを大量に消費するプロセスとなります。

実際、研究者らは従来のRAGシステムが抱える数多くの失敗点を特定しています。

GraphRAG（グラフラグ）がRAGの限界にどう対処するか

GraphRAGは、データを推論できるため、上記の制限の多くに対処します。GraphRAGシステムは以下のことが可能です：

  1. 情報検索の改善：エンティティ間の基本的な接続を理解することで、GraphRAGはより正確に関連情報を特定できます。
  2. 文脈理解の向上：ナレッジグラフは、クエリ理解と応答生成のためのより豊かな文脈を提供します。
  3. 幻覚の削減：事実に基づいた知識に応答を根付かせることで、GraphRAGは虚偽の情報を生成するリスクを軽減できます。
  4. パフォーマンスの最適化：ベクトルストアは特に大規模なデータセットでは高コストになる可能性があります。ナレッジグラフはしばしばはるかに効率的です。

GraphRAG（グラフラグ）のアーキテクチャ：詳細な考察

GraphRAGがナイーブなRAGをどのように改善するかを理解したところで、その基本的なアーキテクチャを詳しく見てみましょう。

GraphRAG（グラフラグ）アーキテクチャの主要コンポーネント

  1. ナレッジグラフ：エンティティとその関係を捉えた、情報の構造化された表現。
  2. グラフデータベース：クエリグラフとナレッジグラフを比較するメカニズム。
  3. LLM：提供された情報に基づいてテキストを生成できる大規模言語モデル。

GraphRAGを作成するには、通常、以下の手順を実行するシステムを構築します：

1. ナレッジグラフ構築

  • 文書処理：生のテキスト文書を取り込み、処理して関連情報を抽出します。
  • エンティティと関係の抽出：テキスト内のエンティティ（人、場所、物、概念）とその関係を特定します。
  • グラフ作成：抽出されたエンティティと関係を、データポイント間のセマンティックな接続を表すナレッジグラフに構造化します。

2. クエリ処理

  • クエリ理解：ユーザーのクエリを分析して、主要なエンティティと関係を抽出します。
  • クエリグラフ生成：抽出された情報に基づいて、ユーザーの意図を表すクエリグラフを構築します。

3. グラフマッチングと検索

  • グラフ類似性：クエリグラフをナレッジグラフと比較して、関連するノードとエッジを見つけます。
  • 文書検索：グラフマッチングの結果に基づいて、後続の処理のために関連文書を検索します。

4. 応答生成

  • 文脈理解：検索された文書を処理して関連情報を抽出します。
  • 応答生成：検索された文書とナレッジグラフからの組み合わせた知識に基づいて、LLMが応答を生成します。

GraphRAG（グラフラグ）の実装：戦略とベストプラクティス

成功するGraphRAGシステムの要は、慎重に構築されたナレッジグラフです。グラフが基礎となるデータをより深く正確に表現するほど、システムの推論能力が向上し、高品質な応答を生成できます。

考慮すべき主要な要因をいくつか見てみましょう。

ナレッジグラフ構築

  • データ品質：信頼性の高いナレッジグラフを構築するために、データがクリーンで正確かつ一貫していることを確認します。
  • グラフデータベースの選択：FalkorDBなど、効率的でスケーラブルな適切なグラフデータベースを選択します。
  • スキーマ設計：ナレッジグラフのスキーマを定義します。エンティティタイプ、関係タイプ、プロパティを考慮します。
  • グラフ投入：基礎となるデータからLLMで抽出されたエンティティと関係を効率的にグラフに投入します。

クエリ処理とグラフマッチング

  • クエリ理解：ユーザークエリから主要なエンティティと関係を抽出するために適切なLLMを使用します。
  • 検索と推論：Cypherクエリに基づいてナレッジグラフ内の関連ノードとエッジを見つけることができるグラフデータベースを確保します。

LLM統合

  • LLM選択：Cypherクエリを理解し生成できるLLMを選択します。OpenAIのGPT4o、GoogleのGemini、より大規模なLlama 3.1またはMistralモデルがうまく機能します。
  • プロンプトエンジニアリング：ナレッジグラフの応答から望ましい出力を生成するようLLMを導くための効果的なプロンプトを作成します。
  • ファインチューニング：特定のタスクやドメインでのパフォーマンス向上のためにLLMのファインチューニングを検討します。

評価と反復

  • メトリクス：GraphRAGシステムのパフォーマンスを測定するための関連メトリクス（精度、適合率、再現率、F1スコアなど）を定義します。Ragasなどのシステムを使用してGraphRAGのパフォーマンスを評価します。
  • 可視化と改善：システムのパフォーマンスを監視し、グラフを可視化し、ナレッジグラフ、クエリ処理、LLMコンポーネントを反復的に改善します。

GraphRAG（グラフラグ）ツールとフレームワーク

ナレッジグラフとGraphRAGアプリケーションの作成プロセスを簡素化する多くのオープンソースツールが登場しています。例えば、GraphRAG-SDKはFalkorDBとOpenAIを活用して、ナレッジグラフの高度な構築とクエリを可能にします。これにより以下のことが可能になります：

  • スキーマ管理：手動または非構造化データから自動的にナレッジグラフスキーマを定義および管理できます。
  • ナレッジグラフ：ナレッジグラフの構築とクエリが可能です。
  • OpenAI統合：高度なクエリのためにOpenAIとシームレスに統合されています。

LangChainやLlamaIndexなどの人気のあるフレームワークも、GraphRAGアプリケーションの構築を支援するためにナレッジグラフ統合の組み込みを開始しています。また、最新のLLMは、ナレッジグラフの構築とCypherクエリの処理を改善するために常に進化しています。

GraphRAG（グラフラグ）の種類の探索

ここ数ヶ月で、それぞれに長所と短所を持つ複数のGraphRAGアーキテクチャのバリエーションが登場しています。いくつか見てみましょう。

  1. 静的GraphRAG：クエリ処理中に変更されない、事前に構築された固定ナレッジグラフを使用します。比較的安定した情報を持つドメインに適しています。
  2. 動的GraphRAG：入力データやクエリコンテキストに基づいてナレッジグラフをその場で構築または更新します。急速に進化する情報を持つドメインに有利です。
  3. ハイブリッドGraphRAG：静的および動的ナレッジグラフの要素を組み合わせます。動的更新を伴う静的なコアグラフを活用します。このアプローチは、静的グラフの安定性と動的データの関連性のバランスを取ります。
  4. ベクトルRAG-GraphRAGハイブリッド：パフォーマンス向上のために従来のRAGとGraphRAGを組み合わせます。このアプローチは両方の技術の強みを活用でき、例えば初期検索にベクトル検索を使用し、その後グラフベースの推論で結果を絞り込むことができます。
  5. マルチGraphRAG：クエリの異なる側面に対処するために複数のナレッジグラフを利用します。これは複数の知識ソースを持つ複雑なドメインに有益です。

最適なGraphRAGアーキテクチャは、特定のユースケースによって異なります。例えば、大規模な知識ベースを持つ動的なドメインでは、ハイブリッドGraphRAGアプローチが有益かもしれません。逆に、セマンティック類似性の活用が重要な場合は、RAG-GraphRAGハイブリッドを検討すべきです。

GraphRAG（グラフラグ）のつかいどころ

GraphRAGは特に以下のシナリオに適しています：

  1. 複雑なクエリ：ユーザーが複数のホップの推論や、エンティティ間の複雑な関係を含む回答を必要とする場合。
  2. 事実の正確性：GraphRAGは事実に基づいた知識に応答を根付かせることで幻覚を減らせるため、高い精度と再現率が不可欠な場合。
  3. 豊かな文脈理解：基礎となるデータとその接続の深い理解が効果的な応答生成に必要な場合。
  4. 大規模な知識ベース：膨大な量の情報と複雑な関係を効率的に処理することが重要な場合。
  5. 動的情報：基礎となるデータが常に進化しており、柔軟な知識表現が必要な場合。

具体的なユースケースには以下のようなものがあります：

  • 財務分析とレポート作成：複雑な財務関係を理解し、洞察を生成する。
  • 法的文書レビューと契約分析：主要情報を抽出し、潜在的なリスクや機会を特定する。
  • ライフサイエンスとヘルスケア：複雑な生物学的および医療データを分析し、研究や薬物発見をサポートする。
  • カスタマーサービス：複雑な顧客の問い合わせに正確で有益な回答を提供する。

本質的に、GraphRAGは基礎となるデータの深い理解と複雑な関係を推論する能力が必要なドメインにとって強力なツールです。

GraphRAG（グラフラグ）採用の考慮事項

GraphRAGの成功した実装は、データ品質、計算リソース、専門知識、コスト便益分析に依存します。

  • データの可用性：堅牢なナレッジグラフを構築するための十分で高品質なデータが不可欠です。
  • データ構造：金融、ヘルスケア、サプライチェーンなど、構造化された情報が豊富なドメインはGraphRAGの主要な候補です。
  • ナレッジグラフ構築：LLMやその他のツールを使用してデータからエンティティと関係を効率的に抽出する能力が重要です。
  • ユースケースの適合性：GraphRAGは複雑な推論と深いセマンティック理解を必要とするシナリオで優れています。

今後の方向性と研究トレンド

GraphRAGに関する研究は、いくつかの有望な方向に発展する可能性があります：

  1. ナレッジグラフ構築の強化：ノイズの多い非構造化データを処理する技術を含む、より効率的で正確なナレッジグラフ作成方法の開発。
  2. マルチモーダルGraphRAG：画像、動画、音声などのマルチモーダルデータを組み込んでGraphRAGを拡張し、ナレッジグラフを豊かにして応答の質を向上させる。
  3. 説明可能なGraphRAG：グラフの可視化などを通じて、GraphRAGの推論プロセスをユーザーにとってより透明で理解しやすいものにする技術の開発。
  4. 大規模GraphRAG：大規模なナレッジグラフと実世界のアプリケーションを扱えるようGraphRAGをスケールアップする。
  5. 特定ドメイン向けGraphRAG：プログラミング、ヘルスケア、金融、法律などの特定ドメインに合わせてGraphRAGを調整し、最適なパフォーマンスを達成する。

結論

GraphRAGは、LLMを活用したアプリケーションの構築方法における重要な進歩を表しています。ナレッジグラフを統合することで、GraphRAGは従来のRAGシステムの多くの制限を克服し、より正確で有益かつ説明可能な出力を可能にします。

研究が進むにつれ、さまざまな領域でさらに高度で影響力のあるGraphRAGアプリケーションが登場すると予想されます。情報検索と質問応答の未来は、ナレッジグラフと言語モデルの融合にあります。

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