編集者注：従来の検索拡張生成（RAG）技術は、エンティティ関係の深い理解を必要とする問題に対処する際に、しばしば不十分です。では、この限界を克服できる新しい技術は何でしょうか？

この記事では、非構造化テキストを構造化ナレッジグラフに変換することで、前述の課題を巧みに解決する革新的なアプローチであるGraphRAGテクノロジーについて詳しく説明します。GraphRAGは、AIシステムが複雑な質問を理解し、回答する能力を大幅に向上させ、特に世代間および学際的な問題において優れた性能を発揮します。

著者らは、知識グラフ構築の複雑さ、スケーラビリティの問題、メンテナンスコストなど、GraphRAGの実装における課題も指摘しています。しかし、GraphRAGはAI対話システムにとって新たな道を開くものであることは間違いありません。将来のAIアシスタントは、様々な複雑な質問に、よりインテリジェントかつ確実に回答し、ユーザーに質の高いインタラクティブ体験を提供できるようになると期待されます。

著者 | レンディ・ダリムンテ

編纂者：岳陽

現実世界の質問に対応し、正確な回答を提供できるチャットボットの開発は容易ではありません。大規模言語モデルは大きな進歩を遂げてきましたが、これらのモデルを知識ベースと組み合わせることで、信頼性が高く文脈に富んだ回答を提供することは、依然として困難な課題です。

「トピックxxは検索テキストに明示的に記載されていません」といった応答に遭遇するかもしれません。このような場合、GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）テクノロジーが役立ちます。構造化された知識グラフを活用することで、豊富なコンテキスト情報を含む正確な回答を提供するモデルの能力が大幅に向上します。

01 RAG: 検索と生成の架け橋

RAG技術は、検索ベースと生成ベースの手法の利点を組み合わせる上で重要な一歩です。ユーザーの質問に対し、RAGは膨大なコーパスから関連する文書や段落を検索し、それに応じた回答を生成します。したがって、経験的データに基づいて生成されたテキストは、有益かつ文脈依存的であると確信できます。

「フランスの首都は？」のような簡単な質問を例に挙げると、RAGシステムはコーパスからフランスとその首都パリに関する情報を検索します。関連するコンテンツが見つかった後、「フランスの首都はパリです」という回答を生成します。この手法は簡単な質問の処理に適しており、明確で曖昧さのない回答を提供します。

しかし、RAGはより複雑な問題、特に取得した文書に明示的に記載されていないエンティティ間の関係性を理解する必要がある問題では、それほど優れたパフォーマンスを発揮しません。例えば、「17世紀の科学的成果は20世紀初頭の物理学にどのような影響を与えたのか？」といった質問に対して、RAGは満足のいく答えを提供することに苦労することがよくあります（この問題の例については後ほど詳しく説明します）。

02 GraphRAG: ナレッジグラフの可能性を解き放つ

GraphRAGが初めて発表された際にMicrosoft Researchのブログ[3]で概説されたように、GraphRAGはナレッジグラフベースの検索手法を統合することで、上記の限界を克服することを目指しています。つまり、GraphRAGはナレッジベース内の非構造化テキストを構造化ナレッジグラフに変換します。このナレッジグラフでは、ノードがエンティティ（人、場所、概念など）を表し、エッジがエンティティ間の関係性を表します。この構造化アプローチにより、モデルは異なる情報間の固有のつながりをより効果的に理解し、活用できるようになります。

Unsplash の Alina Grubnyak[4] による写真[2]

次に、GraphRAG の概念をさらに詳しく検討し、RAG と比較することでその動作をわかりやすく説明します。

まず、さまざまな科学文書や歴史文書からの文章で構成される、次のような内容の知識ベースを構想します。

1. 「アルバート・アインシュタインは相対性理論を提唱しました。この理論は理論物理学と天文学に革命をもたらしました。」
2. 「20世紀初頭に提唱された相対性理論は、空間と時間の性質についての私たちの理解を大きく深めました。」
3. 「運動の法則と万有引力の法則で有名なニュートンは、古典力学の基礎を築きました。」
4. 1915年、アインシュタインは既存の特殊相対性理論に基づいて、さらに一般相対性理論を提唱しました。
5. 「17世紀のニュートンの研究は、現代物理学の発展に確固たる基盤を築きました。」

RAGシステムでは、上記の文は非構造化テキストとして保存されます。例えば、「17世紀の科学的成果は20世紀初頭の物理学にどのような影響を与えましたか？」という質問に対して、文書の内容と検索品質が17世紀の影響と20世紀初頭の物理学を直接結び付けることができなければ、システムはうまく対応できません。「17世紀のニュートンの研究は、現代物理学の多くの基礎を築きました。アルバート・アインシュタインは20世紀初頭に相対性理論を提唱しました。」といった回答しか返さないかもしれません。これは、RAGが関連情報を検索することはできるものの、17世紀の物理学が20世紀初頭の物理学の発展にどのような影響を与えたかを明確に表現することが難しいためです。

対照的に、GraphRAGはこのテキストを構造化されたナレッジグラフに変換します。ナレッジグラフは、異なるエンティティ間の関係性を明らかにし、一連のルールを用いて情報を整理することで、より分かりにくいつながりを明らかにします。

GraphRAG システムの助けを借りて、以前の知識ベースは次のようにノードとエッジ間の関係のセットに変換されます。

「17世紀の科学的成果は20世紀初頭の物理学にどのような影響を与えたのか？」という問いに対し、GraphRAGベースの検索エンジンは、ニュートンの理論からアインシュタインの業績に至るまでの進化を辿り、17世紀物理学が20世紀初頭の物理学の発展に及ぼした深遠な影響を明確に示しています。この構造化された情報検索によって、豊富な内容だけでなく、正確な回答が得られます。「17世紀に提唱されたニュートンの運動の法則と万有引力の法則は、古典力学の発展の基礎を築きました。これらの基本原理は、20世紀初頭のアルベルト・アインシュタインによる相対性理論の発展に大きく影響し、空間と時間に関する私たちの理解をさらに深めました。」

GraphRAGは、構造化された知識グラフを活用することで、複雑な問題を処理するモデルの能力を強化し、回答の基盤として明確に定義された関係性を提供することで「錯覚」の可能性を低減します。このアプローチにより、GraphRAGはより信頼性が高くインテリジェントな会話型質問応答システムの開発において、より効果的なものとなります。

GraphRAGは、非構造化ナレッジベースを構造化ナレッジグラフに変換することで、情報の意味を深く理解し、言語モデルが文脈に基づいて正確かつ適切な応答を生成できるようになります。これは、会話型AIの開発において、より高度で信頼性の高いチャットボットシステムへの重要な一歩となります。

ただし、GraphRAG がもたらす他の利点と同様に、いくつかの課題も存在します。

まず、ナレッジグラフの構築は非常に複雑なプロセスです。順序付けされていない知識ベースを構造化されたナレッジグラフに変換するには、高度なエンティティ抽出と関係性識別手法が必要であり、計算コストが非常に高くなる可能性があります。

第二に、スケーラビリティの問題が発生します。知識ベースのサイズが大きくなるにつれて、知識グラフの複雑さも増大します。知識グラフが実行時に走査できないほど大きくなると、スケーラビリティの問題が発生する可能性があります。大規模な知識グラフの場合、知識グラフ検索アルゴリズムの最適化は大きな課題となります。

さらに、ナレッジグラフの維持コストも懸念事項です。ナレッジグラフは、新しい情報や既存データの変更に基づいて常に更新する必要があります。頻繁な変更が予想される分野、特に技術分野や医療分野では、これは非常にコストのかかる作業になる可能性があります。つまり、成果は期待できるかもしれませんが、ナレッジグラフの精度と関連性を長期的に維持するには、多大な労力が必要になります。

それでも、GraphRAGは、将来の会話型AIエージェントに、より高度な知性、信頼性、そしてコンテキスト認識をもたらす可能性を秘めています。さらなる研究開発によって、GraphRAGに関連する課題の一部に対処し、より高度でインテリジェントなAI駆動型ソリューションの構築への道が開かれるでしょう。

読んでくれてありがとう！

このブログを楽しんで、新しいことを学んでいただければ幸いです。

レンディ・ダリムン

会話型 AI、データ管理、システム設計の専門家。

終わり

今週のインタラクティブコンテンツ🍻

複雑な質問に正確に答えられない経験はありませんか？GraphRAG がそれらの問題を解決できるかどうか、ぜひご意見をお聞かせください。

🔗記事内のリンク🔗

[1] https://unsplash.com/@googledeepmind?utm_source=medium&utm_medium=referral

[2] https://unsplash.com/?utm_source=medium&utm_medium=referral

[3] https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/

[4] https://unsplash.com/@alinnnaaaa?utm_source=medium&utm_medium=referral

オリジナルリンク:

https://towardsdatascience.com/an-easy-way-to-comprehend-how-graphrag-works-6d53f8b540d0