#GraphRAG

6件の記事

頭が良いだけでは足りない──AIの答えは「探す設計」で決まる

AIの答え品質は「モデルの賢さ」より「必要な情報を正確に探すか」で決まります。キーワード検索・ベクトル検索・ハイブリッド検索・リランキング・GraphRAG・エージェント型検索という段階的なアプローチを図解で解説。実務で頻出する「言葉が違ってヒットしない」「数値照合で外れる」といった検索失敗を、組み合わせた設計で回避する全体像を学べます。

#RAG #ベクトル検索 #GraphRAG

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Qiita3月24日· 2分で読める中級🔥 注目

ナレッジグラフ×LLM実践入門 ── RAGの次のアーキテクチャを理解する

RAGはベクトル検索の限界により、複数ドキュメント間の間接関係を辿る「2ホップ推論」が苦手です。ナレッジグラフ×LLMの組み合わせは、この課題を根本から解決します。LLMの高い抽出精度により、従来数ヶ月かかったグラフ構築が数時間で実現可能になりました。ノード・エッジ・プロパティの基本から、GraphRAGなどの統合パターンまで、実装に必要な知識を体系的に習得できます。

#RAG #ナレッジグラフ #LLM

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Qiita3月22日· 1分で読める中級🔥 注目

GraphRAG とは何か ― ベクトルRAGとの違いから理解する

ベクトルRAGは意味的な近さで検索しますが、チャンク間の関係を失うという課題があります。GraphRAGはエンティティと関係をグラフとして保存することで、多ホップ推論が必要な複雑な質問に対応します。Local SearchとGlobal Searchの2つの検索戦略で、局所的な質問から全体俯瞰まで柔軟に対応できる手法です。

#RAG #GraphRAG #グラフデータベース

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Qiita3月7日· 1分で読める中級🔥 注目

GraphRAGを実際に構築して分かった「使うほど賢くなるAI」の仕組み

GraphRAGは従来のRAGに知識グラフを組み合わせ、「点と点のつながり」を理解させるアーキテクチャです。数千件ドキュメントでのノイズ問題を解決し、複雑な関係性推論や全体俯瞰が可能になります。実装経験から、単純な事実確認ならRAGで十分ですが、規則改正の波及範囲や複数段階の推論が必要なときにGraphRAGが真価を発揮することを具体例で解説しています。

#RAG #GraphRAG #ナレッジグラフ

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Zenn3月3日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Code Skills で「使うほど賢くなる」投資分析AIを作った話 Vol.2【Neo4j × 個人開発】

Claude Code Skillsで投資分析AIを作り、Neo4jグラフDBを組み合わせることで「使うほど賢くなる」仕組みを実現した個人開発事例です。同じ質問を3回した時の回答品質の変化を通じて、自動コンテキスト注入・データ新鮮度判定・関係性別アクション提案といった設計パターンを実装。過去の分析結果・売買記録・投資メモが自動で蓄積され、次の判断に反映される循環ループの構築方法を、実装の工夫とともに詳しく解説しています。

#Claude Code Skills #AI駆動開発 #RAG

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Zenn3月3日· 1分で読める中級🔥 注目

GraphRAG入門 LangChain+NetworkXで「コミュニティ検出」を自作してみた

GraphRAGがベクトル検索だけのRAGの限界を超える理由を、論文読解と実装で徹底解説します。Leidenアルゴリズムでナレッジグラフのコミュニティ検出を行い、事前生成した要約から全体的な質問に答える仕組みです。LangChain+NetworkXでミニマム実装されており、手を動かしながら「なぜ複雑な質問に強いのか」を体感できます。

#RAG #GraphRAG #技術・実装

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