株式会社オブライト
AI2026-05-17

GraphRAG（グラフRAG）

別名: GraphRAG / Graph Retrieval-Augmented Generation / グラフRAG

知識グラフとベクトル検索を組み合わせてRAGの検索精度を高める手法。エンティティ間の関係性を活用することで、単純なベクトル類似検索では拾えない深い文脈の回答が可能になる。

概要

GraphRAGは、Microsoftが2024年に発表した手法で、ドキュメントから抽出したエンティティと関係性を知識グラフとして構築し、RAGの検索ステップで活用します。通常のRAGがベクトル類似度に基づくローカル検索に留まるのに対し、GraphRAGはグラフ構造を用いてグローバルなサマリや横断的な情報合成が可能です。

通常のRAGとの違い

法律文書・医療文献・社内規程のように複数文書にまたがる関係性の理解が重要なユースケースで特に有効です。実装コストは通常のRAGより高いですが、複雑な質問への回答精度が大幅に向上します。

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関連用語

RAG（Retrieval-Augmented Generation）Embedding（埋め込み表現）Vector Database（ベクトルデータベース）Semantic Search（セマンティック検索）Grounding（グラウンディング）

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