関連する段落を見つけることが、必ずしもビジネス上の質問に答えるわけではありません。調達チームは、依存関係を理解するために、サプライヤー、その親会社、いくつかの契約を結び付ける必要がある場合があります。GraphRAGは、取得にエンティティと関係の表現を追加し、複数の情報源にまたがる質問の調査をシステムが行いやすくします。
2026年9月14日、AWSはGraphRAGとLightRAGの共有実装を公開しました。この発表は、すべてのクエリに1つのアプローチが適用できると仮定するのではなく、共通のインフラ上で異なるグラフ取得方法をテストする具体例を提供しています。
GraphRAGは標準的なRAGとどのように異なりますか?
検索拡張型生成（Retrieval-augmented generation, RAG）は、通常、質問に関連する文章を見つけ、それを言語モデルに提供します。必要な証拠が少数の特定可能な部分に現れる場合、これはうまく機能します。
グラフは明示的な接続を追加します：ある組織が子会社を所有している、契約がサービスをカバーしている、あるいは文書が別の文書を置き換える、といった関係です。検索はこれらの関係を利用して証拠を組み立てることができます。私たちの平易な言語によるRAG入門では、基礎となる検索のパターンを説明しています。
関連する証拠が必要な質問を選んでください
例示的なサプライヤーのレビューでは、どの契約が同じグループに属する企業に関わっているかを尋ねることがあります。従来の検索では、個々のサプライヤー名を見つけることができます。関係モデルは、その名前をつなぐ手助けをすることができますが、所有情報が正確で最新である場合に限られます。
グラフ検索は、単一の契約書で解約条項を見つけるといった単純な質問に対しては、それほど説得力があるわけではありません。より簡単な検索方法の方が、準備や運用コストを低く抑えつつ、その質問に回答できる場合があります。
グラフ自身も品質チェックが必要です。
エンティティ抽出では、似た名前の組織を混同したり、1つの会社を複数の異なるエンティティと見なすことがあります。関係情報も古かったり、未完成であったり、誤って推測されることがあります。そうした誤りは、モデルが受け取る証拠に影響します。
各重要な関係の背後にある情報源への参照を保持します。有効日を追跡し、ドキュメントが置き換えられたときにグラフがどのように変化するかを定義します。アクセス制限を元のファイルだけでなく、取得された証拠や派生された要約にも適用します。
価値を追加作業と比較します。
直接参照と複数の関連する事実を必要とする質問を含むテストコレクションを作成します。従来のRAGベースラインとグラフアプローチを、回答の正確性、支持証拠、応答時間で比較します。
グラフの構築、更新、確認のコストを含めます。難しい質問でより良い回答が得られる場合、その作業は正当化されるかもしれませんが、単純な質問でわずかな改善しか得られない場合は正当化されないかもしれません。評価は、従業員が実際に知る必要のある質問に基づいて行います。
グラフ検索を選択するための意思決定ルール
重要な質問が複数回にわたって名前付きエンティティの結合、依存関係の追跡、または情報源間の関係の調整を必要とする場合は、グラフパイロットを選択します。一方、単一のパッセージで答えられる質問には従来の検索を基準として保持してください。どちらのアプローチでも、答えを実際にサポートする引用が必要です。
評価中に、1つのサポート関係を削除し、システムがそのチェーンが不完全であることを認めるかどうかを確認します。また、矛盾する日付や同様の名前の組織についてもテストします。これらのケースは、流暢な要約では隠される誤りを明らかにします。まず信頼できる企業コンテキストを確立し、共通の評価プロセスを使用して、追加のグラフ維持が正当化されるかどうかを判断してください。
信頼できる知識の基盤から構築する
グラフを追加する前に、ドキュメントの品質、バージョン管理、および基本的な検索機能を確認してください。私たちのRAGからRAPTORへの記事で説明している進行も、これらの基盤から始まります。知識リポジトリを探索し、NextBrain AIと検索質問について議論することで、関係性が価値を追加できる場所を特定しましょう。