GraphRAGでRAGの精度向上
はじめに: なぜ今GraphRAGなのか
「RAGの精度がイマイチ...」「複雑な質問になると的外れな回答が返ってくる」
こんな悩みを抱えているエンジニアの方は多いのではないでしょうか。実は、従来のベクトルRAGには構造的な限界があり、それを解決するのが Microsoft Researchが開発したGraphRAG です。
本記事では、GraphRAGの仕組みから実装方法、そして最新のLazyGraphRAGまで、実際にシステムを構築する際に必要な知識を体系的に解説します。
ベクトルRAGの限界とGraphRAGが解決する課題
従来のベクトルRAGの問題点
ベクトルRAGは「点と点を結びつける」能力が欠如しています。具体的には:
- マルチホップ推論の苦手さ: 複数の文書に散在する情報を統合できない
- グローバルな理解の欠如: 「このドキュメント全体の主要テーマは？」といった質問に答えられない
- 説明可能性の低さ: 「ベクトルが近かったから」という不透明な理由付け