【要約】階層型RAG完全ガイド：Part 5 - GraphRAG & 本番アーキテクチャ設計 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
従来の階層型RAGを利用する開発者は、ドキュメント間の横断的な関係性を捉えられない課題に直面する。ツリー構造を用いた手法では、以下の問題が発生する。
- ・複数のドキュメントにまたがる情報の断片化。
- ・異なるブランチ間に存在する、エンティティ間の物理的・論理的な接続性の欠如。
- ・コーパス全体にわたる大域的な傾向やリスクの把握が困難であること。
// Approach
Microsoft Researchが提唱するGraphRAGを用い、非構造化テキストをグラフ構造へ変換する手法を採用する。具体的なプロセスは以下の通りである。
- ・LLMによるエンティティ、関係性、事実（Claim）の構造化抽出。
- ・表記揺れを解消するためのエンティティ統合（Entity Resolution）。
- ・Leiden法を用いた階層的なコミュニティ検出と要約レポートの生成。
- ・質問の粒度に応じたLocal SearchとGlobal Searchの使い分け。
// Result
本設計を導入することで、エンタープライズ環境における高度な知識検索が可能になる。具体的には以下の成果が期待できる。
- ・ドキュメントを横断する複雑な問いに対する回答精度の向上。
- ・セキュリティ（ACL）とハイブリッド検索を統合した、堅牢な本番パイプラインの構築。
- ・RecallやFaithfulnessなどの指標を用いた、定量的かつ継続的な検索品質の改善。
Senior Engineer Insight
> GraphRAGは強力だが、コストとレイテンシの代償が極めて大きい。小規模データへの適用はオーバーエンジニアリングであり、避けるべきだ。実戦では、まずHybrid SearchやRerankerを備えたParent-Child構成から始め、必要に応じて段階的に高度化する戦略が賢明である。また、評価指標（Ragas等）を組み込み、主観を排除した改善プロセスを構築することが、本番運用の成否を分ける。