Graph RAG 入門 — ナレッジグラフ×RAGで次世代AI検索を構築

Graph RAG とは

Graph RAGは、従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）にナレッジグラフの構造を組み合わせた手法です。RAGの「関連文書を検索してAIに渡す」仕組みに、情報同士の関係性（エンティティとリレーション）を加えることで、より正確で文脈を理解した回答を実現します。

2024年にMicrosoftが論文「From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization」を公開し、Graph RAGの具体的な実装手法が広く知られるようになりました。

従来の RAG との違い

まず、従来のRAGの仕組みを整理します。

従来のRAG

1. ドキュメントをチャンク（断片）に分割
2. 各チャンクをベクトル化（埋め込み）してデータベースに格納
3. ユーザーの質問をベクトル化し、類似度が高いチャンクを検索
4. 検索結果をコンテキストとしてLLMに渡し、回答を生成

この方法は有効ですが、情報同士のつながりを把握できないという弱点があります。「AさんはB社の代表で、B社はC社と提携している」といった関係性は、個別のチャンクに分かれると失われてしまいます。

Graph RAG

1. ドキュメントからエンティティ（人物・組織・概念等）とリレーション（関係性）を抽出
2. ナレッジグラフとしてグラフデータベースに格納
3. ベクトル検索に加え、グラフ探索で関連情報を取得
4. 構造化された情報をコンテキストとしてLLMに渡し、回答を生成

ナレッジグラフによって情報の関係性が保持されるため、複数のドキュメントにまたがる情報を統合した回答が可能になります。

ナレッジグラフの基本構造

ナレッジグラフは、情報をノード（点）とエッジ（辺）で表現するデータ構造です。

• ノード：エンティティ（人物、組織、製品、概念など）を表す
• エッジ：ノード間の関係（「所属する」「開発した」「競合する」など）を表す
• プロパティ：各ノードやエッジに付随する属性情報（設立年、所在地など）

例えば「Anthropic社がClaude Codeを開発した」という情報は、「Anthropic」ノードと「Claude Code」ノードが「開発した」というエッジで結ばれる形で表現されます。

主な実装アプローチ

Microsoft GraphRAG

MicrosoftがオープンソースとしてGitHubで公開しているGraph RAG実装です。Pythonベースで、以下の特徴があります。

• ドキュメントからLLMを使ってエンティティとリレーションを自動抽出
• コミュニティ検出アルゴリズムでグラフを階層的にクラスタリング
• 「ローカル検索」（特定エンティティの周辺情報）と「グローバル検索」（全体像の要約）を使い分け

公式リポジトリにドキュメントとサンプルコードが公開されているため、試してみたい方はGitHubで確認できます。

Neo4j + LLM

Neo4jは代表的なグラフデータベースです。ナレッジグラフの格納・検索に適しており、Graph RAGの基盤として広く使われています。

• Cypherクエリ言語でグラフ探索が可能
• ベクトルインデックス機能を内蔵（ベクトル検索とグラフ探索を同一DB内で実行）
• 無料のCommunity Editionあり
• LangChainやLlamaIndexとの連携プラグインが公開されている

LlamaIndex によるGraph RAG

LlamaIndexは、RAGシステム構築のためのPythonフレームワークです。Graph RAG向けの機能も提供しています。

• KnowledgeGraphIndex：ドキュメントからナレッジグラフを自動構築
• ベクトルインデックスとグラフインデックスのハイブリッド検索
• Neo4j、Nebula Graph、Kuzu等のグラフDBとの連携に対応

ユースケース

社内FAQ・ナレッジベース

社内の規程・マニュアル・議事録をナレッジグラフ化することで、「〇〇の申請フローは？」「△△プロジェクトの担当者は誰で、関連部署はどこ？」といった組織構造や業務フローに関する質問に正確に答えられるシステムを構築できます。

研究論文の探索

研究論文の著者・引用関係・キーワード・実験手法をグラフ化することで、「この手法を使っている論文の中で、特定のデータセットを使っているものは？」といった複数条件の横断検索が可能になります。

法務文書の分析

契約書・法令・判例の関係をグラフ化し、「この条項に関連する過去の判例は？」「この契約条件と矛盾する別の契約はないか？」といった文書間の整合性チェックに活用できます。

製品・サービスのカタログ検索

製品の仕様・互換性・カテゴリの関係をグラフ化することで、「この製品と互換性のあるアクセサリで、予算内に収まるものは？」といった条件付きの複合検索が精度高く実行できます。

Graph RAG 導入時の注意点

• グラフ構築コスト：ドキュメントからエンティティとリレーションを抽出する処理にLLMのAPIコストがかかる。大量のドキュメントを処理する場合はコスト見積もりが必要
• グラフの品質管理：LLMによる自動抽出は完璧ではない。誤ったリレーションや重複エンティティが生じる場合があるため、定期的な品質チェックが重要
• スケーラビリティ：ドキュメント数が増えるとグラフも大きくなり、検索パフォーマンスに影響する。適切なインデックス設計が必要
• 技術的な前提知識：グラフデータベースの基本概念、ベクトル検索の仕組み、LLMのAPI利用方法など、複数の技術領域にまたがる知識が必要

まとめ

• Graph RAGは従来のRAGにナレッジグラフの構造を加え、情報同士の関係性を活用して回答精度を高める手法
• Microsoft GraphRAG（OSS）、Neo4j + LLM、LlamaIndexなど複数の実装アプローチがある
• 社内FAQ・研究論文探索・法務文書分析・カタログ検索など、情報の関係性が重要なユースケースに有効
• グラフ構築コスト・品質管理・スケーラビリティなど、導入前に検討すべき課題もある
• まずは小規模なドキュメントセットで試し、効果を確認してから本格導入するのが現実的