急速に進化するAI技術において、GraphRAGは企業が注目するトレンドの一つとなりつつあります。
生成AI（GenAI）が直面する課題、例えばデータの複雑性や文脈理解の不足を解決し、より正確で信頼性の高いAI出力を実現します。
特に金融や医療では、不正防止や診断精度向上に役立ち、最新のAI導入に不可欠な技術として多くの企業が採用を進めています。
本記事では、GraphRAGのメリットや具体的なユースケースを解説します。
GraphRAGとは？
GraphRAG（グラフデータベースを用いたRetrieval Augmented Generation）は、ナレッジグラフを活用し、生成AI（GenAI）の文脈適合性や精度を向上させる先進的な技術です。
特に、大規模言語モデル（LLM）に対して、正確でドメイン固有の文脈情報を提供する点で優れています。
従来のRAGモデルとは異なり、GraphRAGはナレッジグラフを検索プロセスに組み込み、より構造化された文脈豊かなデータを提供することで、AIが生成する応答の精度を向上させます。
これにより、大規模言語モデルはグラフデータを検索・処理し、データポイントや関係性を効率的に結びつけることができます。
グラフデータベースとの統合によって、AIは複雑なクエリを処理し、ノードやエッジをまたいでつながった情報を検索できるようになります。
GraphRAGの主な要素
• ナレッジグラフ：エンティティ（ノード）とそれらの関係（エッジ）を構造化して収集したものが、グラフRAGの基盤を形成します。
• ノードとエッジ：ノードはエンティティ（例：人や製品）を表し、エッジはそれらの関係（所有関係や所属など）を示します。
• グラウンドコンテキスト：グラフRAGは、ナレッジグラフからデータを取得し、事実に基づいたつながりのある情報をもとに応答を生成します。これにより、単なる構造化データではなく、より深い文脈に基づいた結果が得られます。
GraphRAGと従来のRAGの違い
従来のRAGモデルは、非構造化データから単発的な事実を検索するのに対し、GraphRAGはナレッジグラフから構造化されたリアルタイム情報を取得します。
これにより、より複雑なクエリに対応し、企業や市場といったエンティティ間の関係性をマッピングして、より詳細でつながりのある回答を提供します。
ナレッジグラフを活用することで、従来のRAGでは難しかった推論や洞察を引き出すことができ、構造化データをまたぐ関係性を明らかにすることで、推論能力が向上します。
これにより、特に大規模なデータセットや複雑なクエリに対して、GraphRAGはスケーラビリティを持ち、金融業界や研究分野での活用が進んでいます。
GraphRAGが従来のRAGに勝る理由
・精度の向上：従来のRAGモデルは非構造化データ検索に頼っているため、時に不完全な結果をもたらすことがありますが、グラフRAGはナレッジグラフを使って関連性の高いデータを取得し、より文脈的に正確で、現実の関係性に基づいた応答を生成します。これにより、特に医療や金融業界など、複雑なクエリを扱う業界では重要な利点となります。
・完全な結果：AIアプリケーションに統合することで、ナレッジグラフに含まれる明確な関係に関する情報は、GenAIの応答精度と完全性を高めることが示されています。
・ハルシネーション（幻覚）の抑制：従来のRAGモデル同様、グラフRAGモデルは、ナレッジグラフに基づく構造化された事実データを使用することで、AIが生成する幻覚（虚偽の情報）の発生を最小限に抑えます。この手法は、信頼性の高い関連情報を提供し、非構造化テキストに依存した場合に発生するエラーを減らします。
・推論力の向上：グラフデータの構造により、グラフRAGモデルは生テキストデータでは把握しにくい推論を行うことができます。この機能は、科学研究や法的分析において特に価値があり、隠れた関係性を発見することで新たな洞察を得ることができます。
技術的な課題とベストプラクティス
GraphRAGモデルを実装する際には、データの動的な性質やその複雑さにより、いくつかの課題が生じます。
GraphRAGは、スケーラビリティや精度、文脈的な関連性において大きな利点を提供しますが、リアルタイムでのデータ取得や一貫した出力を保証するための管理には多くの課題があります。
GraphRAG実装における技術的な課題
• データの質と関連性：GraphRAGモデルの成功は、ナレッジグラフの質に依存します。不整合なデータや古いデータは、正確な結果を得る妨げになります。ナレッジグラフの構造化データは、関連性のある情報を大規模なデータセットから確実に取得できるよう、定期的に更新される必要があります。
• 動的な知識管理：特にグラフデータが頻繁に更新される環境では、動的な知識の管理が難しいです。ナレッジグラフが成長するにつれ、ベクトルインデックスの更新がスケーラビリティと効率性を維持するために重要になります。システムは、完全な再インデックス化を必要とせずに、新しいデータを動的に取り込む必要があります。対応策としては、増分インデックス化（影響を受けた部分のみを更新）、チャンク化やセグメント化（グラフを小さく扱いやすい部分に分割）、バージョン管理（変更があった際にノードや関係に新バージョンを作成する）が挙げられます。
• 透明性と説明責任：規制の厳しい業界では、AIの出力が透明で説明可能である必要があります。GraphRAGモデルの課題の一つは、どのように特定のデータポイントが取得され、使用されたかを明確に説明することです。これには、プロンプトエンジニアリングのような手法を取り入れる必要があります。
• レイテンシと取得効率：GraphRAGモデルが巨大なナレッジグラフを管理する場合、低レイテンシを維持することが難しくなります。リアルタイムのアプリケーション（例：チャットボット）では、低レイテンシが不可欠です。ハイブリッド検索（ベクトル検索とキーワード検索の組み合わせ）や効率的なトラバーサルアルゴリズムを使用することで、品質を損なわずにレイテンシを削減できます。
技術的課題を克服するためのベストプラクティス
• 定期的な更新：リアルタイムの変更を反映するため、ナレッジグラフを継続的に更新し、正確なデータ取得を保証します。また、再インデックス化を避けることが重要です。
• ハイブリッド取得モデル：ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせることで、取得効率を高め、レイテンシを最小限に抑えます。クエリの複雑さに応じて検索パラメータを調整し、パフォーマンスを向上させましょう。
• 説明可能性の技術を導入：GraphRAGの出力における意思決定プロセスを明確にするために、特に医療分野のような規制産業ではプロンプトエンジニアリングを活用します。
• スケーラブルなアーキテクチャ設計：大規模データセットを扱ってもパフォーマンスが低下しないように、RAMに頻繁にアクセスされるグラフデータを保存するハイブリッドメモリシステムなどを導入します。
• システムパフォーマンスの監視：取得時間や構造化データの精度に関して、システムパフォーマンスを継続的に監視します。データセットの複雑さに応じて、取得方法を動的に調整できるようにすることが重要です。
各業界におけるGraphRAGのユースケース
GraphRAGは、関連性の高い文脈情報を取得する能力により、さまざまな業界で価値を発揮します。
ナレッジグラフをAIや自然言語処理（NLP）と組み合わせることで、GraphRAGはドメイン固有の知識を活用した意思決定を強化し、複雑なクエリから有益な洞察を引き出すことができます。
その応用範囲は、通信業界、医療、金融、eコマースなど、多岐にわたります。
通信業界
通信業界では、GraphRAGがデバイス、システム、インフラ間のネットワークをマッピングします。
グラフトラバーサルアルゴリズムを使用して、通信会社はネットワーク内の関係を分析し、ボトルネックを特定し、効率を向上させ、障害を予測します。
例えば、幅優先探索（BFS）や深さ優先探索（DFS）といった技術を使用することで、エンジニアはデータフローを監視し、重要なノードや障害に陥りやすい経路を特定できます。
医療業界
医療において、GraphRAGモデルは、患者記録、遺伝データ、医療研究などのデータソースを結びつけることで、診断や治療の推奨を改善します。
ナレッジグラフは、従来の方法では見逃されがちなパターンを検出するのに役立ちます。
例えば、ダイクストラ法を使用して、疾病の拡散経路を追跡したり、最も効率的な治療法を特定したりすることで、精度の高い診断と迅速なケアが可能になり、診断エラーを減少させます。
金融業界
GraphRAGは、金融業界での不正検出、リスク管理、金融予測を支援します。
トランザクション、口座、顧客間の関係を分析することで、不審な活動を特定します。
クラスタリング技術（関連する口座をグループ化）や、中心性測定（重要なノードを特定）を活用して、リスクの高いエリアや不正行為を発見しやすくします。
Eコマース
Eコマースにおいて、GraphRAGは、製品、ユーザー、購入行動間の関係を分析することで、レコメンデーションシステムを強化します。
ナレッジグラフは、より正確でパーソナライズされた推奨を提供し、顧客満足度を向上させ、コンバージョン率を高めます。
購入履歴に基づいて顧客をクラスタリングすることで、人気製品を特定し、消費者行動をより包括的に理解できます。
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Aerospikeは、ナレッジグラフとRAGの両方で広く利用されており、GraphRAGにおいても注目すべき存在です。
Aerospikeは、GraphRAGモデルの高度な検索機能を支えるスケーラブルなリアルタイムグラフ処理をサポートするインフラを提供しています。
Aerospikeのハイブリッドメモリアーキテクチャと複数のデータモデル対応により、大規模データセットをより迅速に処理することが可能です。
これは、GraphRAGが正確で文脈に富んだAI出力をリアルタイムで生成するために必要な関連情報を提供するために非常に重要です。
地域をまたいで低レイテンシのデータアクセスを可能にすることで、AerospikeはリアルタイムアプリケーションにおけるGraphRAGの実装をより効率的に運用できるようにします。
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このブログは2024年10月11日「Introduction to graph RAG」の翻訳です。
