知識グラフとベクターデータベースを使ったGraph RAGの実装方法

本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。
解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。

本記事はHow to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databasesの解説記事となります。

生成AIと知識グラフを活用して、検索精度やレコメンデーションを強化するGraph RAGの実装方法を紹介します。具体的には、ベクターデータベースと知識グラフの連携による意味検索や類似性検索、そしてRAG（リトリーバル強化型生成）の実装方法を解説します。両者を組み合わせることで、検索結果の精度を向上させ、より関連性の高い情報を提供する手法が注目されています。

Graph RAGとは？

概要

Graph RAGは、リトリーバル強化型生成（RAG）の一種で、知識グラフを使って生成AIに提供するコンテキストを強化し、精度の高い回答を生成する手法です。これにより、ベクターデータベースだけでは得られない説明可能な検索結果が得られるとされています。

RAGとベクターデータベースの役割

ベクターデータベースは、類似性や意味検索に優れていますが、検索結果の理由を説明することが難しいという欠点があります。一方、知識グラフは、検索結果の根拠を明確にする能力があり、フィルタリングにより誤情報を減らすことができます。これらを組み合わせることで、より精度の高い検索結果が得られます。

ベクターデータベースと知識グラフの組み合わせ

初期検索としてのベクターデータベース

まず、ベクターデータベースを使って初期の検索を行います。ベクターデータベースは、自然言語処理によってベクトル空間内の意味的な類似性を計算し、関連性のある結果を返します。しかし、類似性の高い結果であっても、内容が不適切な場合があり、そのフィルタリングが必要です。

知識グラフを使ったフィルタリング

次に、知識グラフを使って検索結果をフィルタリングします。知識グラフでは、記事に関連するメタデータやタグを基に検索を行い、ベクターデータベースで得られた結果を精査します。これにより、コンテキストの毒（誤った情報の混入）を防ぐことが可能になります。

知識グラフを使った検索とRAGの応用

SPARQLクエリによるデータ取得

知識グラフでは、SPARQLクエリを使ってデータを取得し、検索結果の精度を向上させることができます。たとえば、「口腔腫瘍」に関連する記事を探す際には、関連する用語やその広義・狭義の概念を使ってクエリをカスタマイズし、結果を絞り込むことができます。

知識グラフを使ったRAGの実装

ベクターデータベースで取得したデータを、知識グラフを使ってフィルタリングし、その結果を生成AIに渡して要約やレコメンデーションを行うことが可能です。これにより、ベクターデータベース単独よりも精度の高い生成結果が得られます。

まとめ

Graph RAGは、ベクターデータベースと知識グラフの強みを組み合わせ、生成AIのコンテキスト強化や検索結果の精度向上を図る手法です。特に、知識グラフによる説明可能なフィルタリングと、ベクターデータベースの意味的な類似性検索を組み合わせることで、誤情報を減らし、より信頼性の高い結果を得ることができます。

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