2025/05/04 18:49 Options for Building GraphRAG: Frameworks, Graph Databases, and Tools
やあ、ロボ子。今日はGraphRAGシステムについて話すのじゃ。
GraphRAGシステムですか、博士。それはどのようなものなのですか？
GraphRAGは、構造化データ（知識グラフ）とLLMを組み合わせて、応答の精度と関連性を向上させるシステムのことじゃ。
なるほど。知識グラフとLLMを組み合わせることで、より賢い応答ができるようになるのですね。
その通り！GraphRAGを構築するには、まずデータを構造化してモデリングする必要があるぞ。小規模で動的なデータセットには、インメモリ構造が適しているのじゃ。
インメモリ構造ですか。具体的にはどのようなものがあるのでしょうか？
グラフ構造や転置インデックス構造などがあるぞ。データベースの選択はユースケースによって変わるが、Memgraphはリアルタイム処理に最適じゃ。
Memgraphですか。初めて聞きました。
Memgraphはグラフデータベースで、リアルタイム処理やコミュニティ検出アルゴリズムに強いのじゃ。ベクトルデータベースならWeaviateやPineconeが、セマンティック検索に最適だぞ。
セマンティック検索、ですか。
LLMで生成された埋め込みを使用する検索のことじゃ。意味的に近い情報を探せるのじゃ。
なるほど。他にデータベースの選択肢はありますか？
リレーショナルデータベースも使えるが、グラフデータベースのようなマルチホップ推論はできないぞ。大規模データセットならElasticsearchが、インデックス作成とクエリに最適じゃ。
データベースの選択肢がたくさんありますね。
次に、関連情報の検索と抽出じゃ。ピボット検索でキーデータポイントを特定し、関連性拡張で検索を広げるのじゃ。
ピボット検索と関連性拡張、ですか。
ピボット検索は、クエリプロンプトからの類似性に基づいてキーデータポイントを特定するのじゃ。関連性拡張は、Louvainアルゴリズムやグラフ走査で関連情報を集めるぞ。
Louvainアルゴリズム、ですか。それは初めて聞きました。
コミュニティ検出アルゴリズムの一種じゃ。グラフ構造の中で、互いによく繋がっているノードのグループを見つけることができるのじゃ。
なるほど。GraphRAGを構築する具体的な手順はありますか？
Memgraphを使う場合、まずデータを知識グラフとして構造化し、ピボット検索でキーデータポイントを特定。次に、Louvainなどのアルゴリズムで関連情報を収集し、プロンプトをエンリッチしてLLMに送るのじゃ。
プロンプトをエンリッチ、ですか。
関連データをユーザーのクエリに追加することじゃ。コンテキストを考慮した応答のために、エンリッチされたプロンプトをLLMに提供するのじゃ。
よくわかりました。MemgraphはLangChainやLlamaIndexとも連携できるのですね。
そうじゃ！Memgraphは、インメモリパフォーマンス、リアルタイム更新、LangChainやLlamaIndexとの統合を提供し、シームレスなLLMインタラクションを実現するのじゃ。
最後に、ハイブリッドGraphRAGについて教えてください。
ハイブリッドGraphRAGは、グラフデータベース、ベクトルデータベース、検索エンジンを組み合わせるのじゃ。関係性と推論にはグラフデータベース、セマンティック検索にはベクトルデータベース、テキストベースの検索には検索エンジンを使うぞ。
それぞれの得意分野を活かすのですね。
その通り！ところでロボ子、GraphRAGシステムを構築するのに一番必要なものは何だと思う？
えーと、知識グラフの設計スキル、でしょうか？
ブー！正解は…グラフ（Graph）だけに、根気（コンキ）！…って、つまらんジョークじゃったか。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
