1. RAGとは何か？
RAGは、外部の情報を参照して言語モデル（例えばChatGPT）が回答を生成する技術です。
通常の言語モデルは、訓練データに基づいてのみ回答を生成しますが、RAGを使用することで、訓練データに含まれていない情報についても回答できるようになります。例えば、会社の内部資料や最新の業界ニュースなど、特定の文書を参照させることができます。
2. RAGの利点と課題
RAGを使うと、言語モデルが通常の訓練データではカバーしきれない情報に基づいて回答を提供できます。
これにより、ビジネスの現場での情報検索やレポート生成が効率化されます。
RAGはさまざまなビジネスシナリオで利用できます。
例えば、カスタマーサポートでの問い合わせ対応や、社内ナレッジベースの構築、マーケットリサーチの自動化などです。これにより、業務効率が向上し、迅速かつ正確な情報提供が可能になります。
しかし、RAGにはいくつかの課題もあります。
例えば、長い文書全体をモデルに渡すと処理が困難だったり、コストがかかることがあります。
また、質問に関連する部分を適切に抽出するのが難しい場合もあります。
3. グラフRAGの紹介
グラフRAGは、RAGの進化版であり、文書をグラフ構造で表現する技術です。
ここでいう「グラフ」とは、丸いノード（節点）とそれを結ぶエッジ（辺）からなる図形のことです。
例えば、人物関係を表す際に使われることが多いです。
4. グラフRAGの利点
グラフRAGを使用することで、情報をより論理的に構造化して理解しやすくなります。
例えば、「私がよくやることは何ですか？」という抽象的な質問にも、
私に関するグラフから関連する情報を引き出して正確に答えることができます。
5. 実際の利用例
具体的な例として、「五条悟と仲が良いのは誰ですか？」という質問を考えます。
従来のRAGでは、関連する文を検索して回答を生成しますが、グラフRAGでは、悟空に関連するノードを特定し、その周りのノード（例えば虎杖など）から情報を引き出して回答を生成します。
この方法により、質問の意味に近い文章を探すだけでなく、質問の意図をより深く理解して適切な回答を提供することができます。
6. 実装方法
次に、具体的な実装方法について説明します。以下のステップで進めます。
- パッケージのインストール：Pythonのノートブックを使って、必要なパッケージをインストールします。
- APIキーの設定：OpenAIのAPIキーと、グラフデータベース（Neo4j）の設定を行います。
- 文書のグラフ化：対象となる文書をグラフに変換します。例えば、Wikipediaの記事を取り込み、それを基にグラフを構築します。
- グラフの確認：構築されたグラフを確認し、ノードやエッジの関係性をチェックします。
7. グラフRAGの効果
実際にグラフRAGを使用すると、回答の精度が向上します。特に、固有名詞や特定の関係性に基づく質問に対しては、従来の方法よりも正確な回答が期待できます。
8. 結論
グラフRAGは、RAGの利点を引き継ぎながら、さらに情報を論理的に構造化することで、ビジネスにおける情報検索や回答生成の精度を向上させる強力なツールです。初心者の方も、基本的な設定と実装方法を理解することで、この技術を活用することができます。ぜひ、この記事を参考にして、グラフRAGをビジネスや個人プロジェクトで試してみてください。より効率的で正確な情報検索が可能になります。
