GraphRAG

GraphRAG: 知識グラフでLLMを強化する

GraphRAGは、Microsoft Researchによるオープンソースプロジェクトであり、知識グラフのメモリ構造を使用して大規模言語モデル（LLM）の出力を強化するように設計されています。これは、LLMの力を使用して、非構造化テキストから意味のある構造化データを抽出するモジュール式のデータパイプラインおよび変換スイートです。

GraphRAGとは？

GraphRAG（グラフベースの検索拡張生成）は、知識グラフを使用してLLMの推論能力を向上させるシステムです。情報をグラフ形式で構造化することにより、GraphRAGはLLMがデータにアクセスしてより効率的に処理できるようにし、より優れた正確な出力を実現します。

GraphRAGの仕組みは？

GraphRAGは、次の方法で機能します。

1. データの抽出： LLMを使用して非構造化テキストからデータを抽出します。
2. データの構造化： 抽出されたデータを知識グラフに変換します。
3. LLM出力の強化： 知識グラフを使用してLLMの出力を強化します。

主な機能：

• モジュール設計： GraphRAGはモジュールアーキテクチャで設計されており、簡単なカスタマイズと拡張が可能です。
• データパイプライン： 知識グラフへのデータの抽出、変換、ロードのための完全なデータパイプラインを提供します。
• LLM統合： LLMとシームレスに統合して、推論能力を向上させます。

GraphRAGの使い方は？

GraphRAGを使い始めるには、次の手順に従います。

1. インストール： リポジトリをクローンし、必要な依存関係をインストールします。
2. 初期化： graphrag init --root [path] --forceを実行して、システムを初期化します。
3. 構成： データソースとLLMに接続するようにシステムを構成します。
4. インデックス作成： データをインデックス化して、知識グラフを作成します。GraphRAGのインデックス作成はコストのかかる操作になる可能性があることに注意してください。プロセスと関連するコストを理解するために、すべてのドキュメントを読み、小さなものから始めてください。
5. プロンプトチューニング： プロンプトを微調整して、可能な限り最良の結果を得ます。

GraphRAGを選ぶ理由は？

• 推論の改善： GraphRAGはLLMの推論能力を強化し、より正確で信頼性の高い出力を実現します。
• 構造化データ： 非構造化テキストを構造化された知識グラフに変換し、データへのアクセスと処理を容易にします。
• オープンソース： GraphRAGはオープンソースプロジェクトであり、コミュニティの貢献とカスタマイズが可能です。

GraphRAGは誰向けですか？

GraphRAGは、以下のような方に適しています。

• 研究者： 知識グラフを使用してLLMを強化することを検討している方。
• 開発者： 高度な推論能力を必要とするアプリケーションを構築している方。
• 組織： LLM出力の精度と信頼性を向上させたい組織。

ユースケースの例：

• 質問応答： 知識グラフを活用して、質問応答システムの精度を向上させます。
• データ統合： 複数のソースからのデータを統合して、統一された知識グラフを作成します。
• 知識発見： データ内の新しい洞察と関係を発見します。

バージョニング： 最新の構成形式を確実に使用するには、マイナーバージョン更新の間で常に graphrag init --root [path] --force を実行してください。 以前のデータセットの再インデックス作成を避けたい場合は、メジャーバージョン更新の間で提供されている移行ノートブックを実行してください。 これにより、構成とプロンプトが上書きされることに注意してください。必要に応じてバックアップしてください。

責任あるAI： 責任あるAIに関する考慮事項については、RAI_TRANSPARENCY.mdを参照してください。

知識グラフを使用することで、GraphRAGはLLMがデータにアクセスしてより効率的に処理できるようにし、より優れた正確な結果をもたらします。 これにより、LLMの推論能力を強化したいと考えているすべての人にとって貴重なツールになります。