GraphRAGは、質問応答システムにおける精度向上を実現する次世代のアプローチとして注目されている技術です

従来のDense Retrieval RAGやFaissと比較して、GraphRAGは知識の関係性をより深く理解し、より高度な質問応答を実現する仕組みを持っています。GraphRAGの特徴、Dense Retrieval RAGやFaissとの比較、実装方法、および必要なものやチェックリストを解説します。

GraphRAGの特徴

GraphRAGは、通常のRetrieve-then-Generate（RAG）フレームワークに対して、グラフベースの構造を導入することで、より精度の高い質問応答を実現します。以下の点が主な特徴です。

1. 関係性の活用:

情報の単純な検索ではなく、情報間の関連性（エンティティ間のリンクやトピック間の接続）を基に、質問に対する回答を生成します。

これにより、複雑な質問にも応答可能です。

2. グラフ構造:

知識ベースやドキュメントの内容をノード（エンティティや情報）とエッジ（関係性）で表現し、質問に関連する部分を検索します。