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GraphRAGで進化するRAGシステム - ベクター検索を超えた知識グラフの力

RAG 公開日: 2025年11月14日 更新日: 2026年01月04日
GraphRAG RAG Knowledge Graph LLM Python

はじめに：RAGシステムの「もどかしさ」

「社内ドキュメントを検索させたいのに、ベクターDBだけだと的外れな回答が返ってくる」 「複数の文書にまたがる関係性を理解させたいのに、うまくいかない」

RAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装した開発者なら、一度はこのような壁にぶつかったことがあるはずです。

従来のベクターRAGは、埋め込み（Embedding）によるセマンティック類似度検索に依存しています。これは単純な質問には有効ですが、「複数のエンティティ間の関係」や「文書全体の要約」 といった複雑なクエリには対応しきれません。

そこで登場したのが、GraphRAG（グラフRAG） です。Microsoftが2024年に公開したこの手法は、ナレッジグラフ（知識グラフ）を活用することで、従来のRAGの限界を大きく超えます。

この記事では、GraphRAGの仕組みと実装方法を、具体的なコード例とともに解説します。

GraphRAG概要図

ベクターRAGの限界

従来のベクターRAGの仕組み

ベクターRAGは、以下のステップで動作します：

  1. 文書の分割: テキストをチャンク（断片）に分割
  2. ベクトル化: 各チャンクを埋め込みモデルで数値ベクトルに変換
  3. 類似検索: ユーザーのクエリをベクトル化し、最も近いチャンクを取得
  4. 回答生成: 取得したチャンクをコンテキストとしてLLMに渡し、回答を生成

何が問題なのか？

この方式には、以下のような限界があります：

  1. コンテキストの断片化: 文書を分割するため、チャンク間の関係性が失われる
  2. グローバルな理解の欠如: 「データセット全体の主要なテーマは？」といった質問に答えられない
  3. エンティティ関係の見落とし: 「AさんとBさんの共通プロジェクトは？」のような関係性クエリが苦手

例えば、企業のプロジェクトドキュメントが100個あるとき、「過去1年間のすべてのプロジェクトに共通する課題は何か？」という質問には、ベクターRAGでは適切に答えられません。

GraphRAGとは？

基本コンセプト

GraphRAGは、ナレッジグラフ（Knowledge Graph） を構築し、それを検索に活用するアプローチです。

ナレッジグラフとは、エンティティ（実体） とリレーション（関係） をノードとエッジで表現したグラフ構造のことです。

例：

  • エンティティ: 「太郎」「プロジェクトA」「東京オフィス」
  • リレーション: 「太郎 → 担当 → プロジェクトA」「プロジェクトA → 所在地 → 東京オフィス」

GraphRAGのワークフロー

GraphRAGは、以下の4つのステップで動作します：

1. エンティティ抽出（Entity Extraction）

LLMを使って、文書から重要なエンティティ（人名、組織、概念など）を抽出します。

入力: "太郎さんは東京オフィスでプロジェクトAを担当している"
出力: [太郎, 東京オフィス, プロジェクトA]

2. 関係性の特定（Relationship Identification）

エンティティ間の関係を特定し、グラフのエッジを構築します。

太郎 --[担当]--> プロジェクトA
プロジェクトA --[所在地]--> 東京オフィス

3. コミュニティ検出（Community Detection）

グラフ理論のアルゴリズム（Leidenアルゴリズムなど）を使い、関連性の高いエンティティをグループ化します。

コミュニティ1: [太郎, 次郎, プロジェクトA]
コミュニティ2: [花子, プロジェクトB, 大阪オフィス]

4. 階層的要約（Hierarchical Summarization）

各コミュニティに対して、LLMがサマリーを生成します。これにより、グローバルなクエリに対応できるようになります。

コミュニティ1の要約: "東京オフィスのプロジェクトAは、太郎と次郎が担当しており、主にデータ分析を行っている"

ベクターRAG vs GraphRAG

GraphRAGの検索方式

GraphRAGには、2つの検索方式があります。

Local Search（ローカル検索）

従来のベクターRAGに近い方式。特定のエンティティに関連する情報を取得します。

適用例: 「プロジェクトAの担当者は誰？」

Global Search（グローバル検索）

コミュニティの要約を使用し、データセット全体にまたがる質問に答えます。

適用例: 「すべてのプロジェクトに共通する課題は？」

項目ベクターRAGGraphRAG (Local)GraphRAG (Global)
検索対象チャンク（断片）エンティティ周辺コミュニティ要約
得意な質問単純な事実確認関係性のクエリデータセット全体の傾向
コスト低中高
精度中高非常に高

実装：Microsoft GraphRAGライブラリを使う

MicrosoftはGraphRAGのオープンソース実装を公開しています。以下は、基本的な使い方の例です。

インストール

pip install graphrag

1. インデックスの構築

まず、文書からナレッジグラフを構築します。

from graphrag.index import create_pipeline_config, run_pipeline_with_config
import pandas as pd

# データの準備
documents = pd.DataFrame({
    "id": ["doc1", "doc2", "doc3"],
    "text": [
        "太郎は東京オフィスでプロジェクトAを担当している。",
        "次郎も同じプロジェクトAのメンバーだ。",
        "花子は大阪オフィスでプロジェクトBを進めている。"
    ]
})

# パイプライン設定
config = create_pipeline_config(
    root_dir="./output",
    input_format="csv"
)

# インデックス構築（エンティティ抽出 + グラフ構築）
run_pipeline_with_config(config, documents)

このステップで、以下が生成されます：

  • エンティティリスト: output/entities.parquet
  • 関係リスト: output/relationships.parquet
  • コミュニティ情報: output/communities.parquet

2. Global Searchによる質問応答

次に、構築したグラフを使って質問に答えます。

from graphrag.query.structured_search.global_search import GlobalSearch
from graphrag.query.llm.openai import OpenAIChat

# LLM設定
llm = OpenAIChat(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    model="gpt-4"
)

# Global Searchの初期化
search_engine = GlobalSearch(
    llm=llm,
    context_builder_params={
        "use_community_summary": True,
        "shuffle_data": False
    }
)

# クエリの実行
query = "すべてのプロジェクトに関わる人物とその役割を教えて"
result = search_engine.search(query)

print(result.response)
# 出力例: "プロジェクトAには太郎と次郎が関わっており、東京オフィスで活動しています。
#         プロジェクトBには花子が担当しており、大阪オフィスで進行中です。"

3. Local Searchによる詳細クエリ

特定のエンティティに関する詳細情報が必要な場合は、Local Searchを使用します。

from graphrag.query.structured_search.local_search import LocalSearch

local_search = LocalSearch(
    llm=llm,
    context_builder_params={
        "text_unit_prop": 0.5,
        "community_prop": 0.3,
        "relationship_prop": 0.2
    }
)

# 特定エンティティに関するクエリ
query = "プロジェクトAのメンバーは誰ですか？"
result = local_search.search(query)

print(result.response)
# 出力例: "プロジェクトAのメンバーは、太郎と次郎です。"

GraphRAGを使うべきケース

GraphRAGは万能ではありません。以下のようなケースで特に有効です：

✅ GraphRAGが有効なケース

  1. 複雑な関係性の理解が必要

    • 例: 「AさんとBさんの共通の関係者は？」

  2. データセット全体の要約が必要

    • 例: 「過去1年のすべての報告書から主要なトレンドを抽出」

  3. マルチホップ推論が必要

    • 例: 「プロジェクトAの担当者が過去に関わった別のプロジェクトは？」

❌ ベクターRAGで十分なケース

  1. 単純な事実確認

    • 例: 「プロジェクトAの締め切りはいつ？」

  2. リアルタイム性が重要

    • GraphRAGはインデックス構築に時間がかかる

  3. コストを最小限に抑えたい

    • GraphRAGはLLM呼び出しが多く、コストが高い

GraphRAGの課題とこれから

現状の課題

  1. インデックス構築コスト: 大規模なデータセットでは、エンティティ抽出に時間とAPIコストがかかる
  2. リアルタイム更新の難しさ: 新しい文書が追加された際、グラフの再構築が必要
  3. 精度のばらつき: エンティティ抽出の精度がLLMに依存する

今後の展開

  • Agentic RAG: GraphRAGとエージェントを組み合わせ、動的に検索戦略を選択
  • ハイブリッドアプローチ: ベクターRAGとGraphRAGを併用し、コストと精度のバランスを取る
  • リアルタイムグラフ更新: インクリメンタルな更新機能の実装

🛠 この記事で使用した主要ツール

ツール名用途特徴リンク
Pineconeベクトル検索高速かつスケーラブルなフルマネージドDB詳細を見る
LlamaIndexデータ接続RAG構築に特化したデータフレームワーク詳細を見る
Unstructuredデータ前処理PDFやHTMLをLLM用にクリーンアップ詳細を見る

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よくある質問

Q1: ベクターRAGとGraphRAGの最大の違いは何ですか？

ベクターRAGは「類似度」で検索するため断片的な情報取得になりがちですが、GraphRAGは「知識グラフ」を使うことで、文書全体の要約や、複数の要素にまたがる複雑な関係性を理解した回答が可能です。

Q2: 導入コストは高いですか？

初期構築時にLLMを使ってグラフを作成するため、ベクターRAGに比べてコストと時間はかかります。しかし、その後の検索精度（特に複雑な質問に対する）は大幅に向上するため、用途に応じて使い分けるのが賢明です。

Q3: どのようなデータに適していますか？

社内Wiki、議事録、契約書など、エンティティ（人、プロジェクト、組織）間の関係性が重要なデータセットで特に効果を発揮します。

よくある質問（FAQ）

Q1: ベクターRAGとGraphRAGの最大の違いは何ですか？

ベクターRAGは「類似度」で検索するため断片的な情報取得になりがちですが、GraphRAGは「知識グラフ」を使うことで、文書全体の要約や、複数の要素にまたがる複雑な関係性を理解した回答が可能です。

Q2: 導入コストは高いですか？

初期構築時にLLMを使ってグラフを作成するため、ベクターRAGに比べてコストと時間はかかります。しかし、その後の検索精度（特に複雑な質問に対する）は大幅に向上するため、用途に応じて使い分けるのが賢明です。

Q3: どのようなデータに適していますか？

社内Wiki、議事録、契約書など、エンティティ（人、プロジェクト、組織）間の関係性が重要なデータセットで特に効果を発揮します。

まとめ

GraphRAGは、従来のベクターRAGの限界を打破する強力な手法です。特に、複雑な関係性の理解やグローバルな要約が必要なユースケースでは、その真価を発揮します。

ただし、すべてのケースでGraphRAGが最適というわけではありません。まずは既存のベクターRAGで試し、限界を感じたときにGraphRAGを検討する、というアプローチが現実的でしょう。

Microsoftのオープンソース実装を使えば、思ったよりも簡単にGraphRAGを試すことができます。あなたのRAGシステムも、次のステップに進化させてみませんか？

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