GraphRAG

GraphRAGとは

GraphRAGは、知識グラフ（Knowledge Graph）を組み合わせたRAGの一種です。通常のRAGが「類似した資料を取ってきて渡す」のに対し、GraphRAGはエンティティ同士の関係性をたどって情報を集めます。

Microsoft等が提唱した構成が有名で、文書から抽出した概念・人物・組織などをノードとする知識グラフをあらかじめ構築し、それを検索や要約の足場にします。

通常のRAGとの違い

• 通常のRAG: 「質問に近い文書チャンク」を取得
• GraphRAG: 「質問に関連するエンティティ群」と、その関係性を取得

結果として、GraphRAGは**「誰と誰が、どう関わっているか」**のような関係性のある問いに強くなります。

得意とする問い

• 「この会社のグループ構造は？」
• 「A氏とB社はどのような取引関係にある？」
• 「この判例と関連する過去判例は？」
• 「組織・制度・役職の関係を俯瞰したい」

注意点

• 知識グラフの構築コストが通常RAGより高くなります。文書からエンティティ・関係を抽出するパイプラインが必要です。
• グラフの品質がそのまま回答品質に直結するため、抽出精度の検証が重要です。
• すべての業務で有効なわけではなく、関係性そのものが情報源となる領域で真価を発揮します。単純な知識検索なら通常のRAGで十分な場合も多いです。