導入

Microsoft GraphRAGは、Microsoft Graphのパワーを活用し、エンタープライズグレードのナレッジグラフ強化型検索強化生成（RAG）ソリューションを構築するために設計されたオープンソースプロジェクトです。簡単に言うと、Microsoft Graphを介して企業内の様々なデータソース（メール、ドキュメント、カレンダー、連絡先など）を接続し、構造化されたナレッジグラフを形成します。このナレッジグラフは、RAGシステムの検索機能を強化するために使用され、エンタープライズアプリケーションにおける大規模言語モデル（LLM）の質問応答と生成のパフォーマンスを向上させます。

プロジェクトアーキテクチャ

GraphRAG は、主に次のコア コンポーネントで構成される、明確なモジュール アーキテクチャを備えています。

（１）データコネクタ：

• さまざまなエンタープライズ データ ソース (Exchange Online、SharePoint Online、OneDrive、Teams などの Microsoft 365 サービスなど) からデータを抽出する役割を担います。
• Microsoft Graph API を使用して、このデータに安全かつ効率的にアクセスします。
• データ コネクタは、さまざまなデータ形式と構造を処理し、それらを統一された中間表現に変換する必要があります。

（２）ナレッジグラフビルダー：

• データ コネクタから中間データを受信し、それをナレッジ グラフに変換します。
• Gremlin API、Neo4j などを備えた Azure Cosmos DB などのグラフ データベースを使用して、ナレッジ グラフを保存および管理します。
• ナレッジ グラフを構築するプロセスには、エンティティの認識、関係の抽出、属性の入力などのステップが含まれます。

（３）レトリーバー：

• ユーザークエリを受け取り、ナレッジグラフを検索して、クエリに関連するエンティティと関係を見つけます。
• 複雑なグラフ クエリを実行するには、グラフ クエリ言語 (Gremlin、Cypher など) を使用します。
• 検索エンジンは、キーワード検索、セマンティック検索、リレーショナル検索など、さまざまな検索戦略をサポートする必要があります。

（4）RAGエンジン：

• 検索システムから結果を受け取り、ユーザークエリとともに大規模言語モデル (LLM) に送ります。
• LLM を使用して最終的な回答またはテキストを生成します。
• RAG エンジンは、さまざまな LLM 入力および出力形式を処理し、適切な変換を実行する必要があります。

（５）大規模言語モデル（LLM）

• OpenAI の GPT モデル、Azure OpenAI サービス、Llama、Mistral などのオープン ソース モデルなど、さまざまな大規模言語モデルを使用します。
• LLM は、最終的な回答またはテキストを生成し、豊富なコンテキスト情報を提供する役割を担います。

（6）ユーザーインターフェース（UI）

• ユーザーがクエリを入力して結果を表示できる、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
• UI は、Web アプリケーション、デスクトップ アプリケーション、モバイル アプリケーションのいずれかになります。
• UI は、テキスト入力、音声入力、画像入力など、さまざまなインタラクション方法をサポートする必要があります。

アプリケーションシナリオ

GraphRAG は、次のような企業内の知識を活用する必要があるさまざまなアプリケーション シナリオに適しています。

• インテリジェントな Q&A: ユーザーは、「特定のプロジェクトの担当者は誰ですか?」や「特定の製品の最新のリリース日はいつですか?」など、社内の情報に関する質問をシステムに尋ねることができます。
• 自動ドキュメント生成: システムは、社内データに基づいて、レポート、契約書、プレゼンテーションなどのさまざまなドキュメントを自動的に生成できます。
• インテリジェント アシスタント: システムはインテリジェント アシスタントとして機能し、情報の検索、会議のスケジュール設定、電子メールの送信など、ユーザーがさまざまなタスクを完了するのを支援します。
• 知識の発見: 知識グラフを分析することで、システムは企業内の潜在的な知識と洞察を発見できます。
• コンプライアンス チェック: システムは、企業内の情報がコンプライアンス要件に準拠しているかどうかを自動的にチェックできます。
• 脅威インテリジェンス分析: システムは企業内のセキュリティ インシデントを分析し、潜在的な脅威を特定できます。
• 具体的には、GraphRAG は次の業界に適用できます。
• 金融サービス: 顧客サービス、リスク管理、コンプライアンス チェックなどに使用されます。
• ヘルスケア: 臨床意思決定サポート、医薬品開発、患者管理などに使用されます。
• 製造: 生産計画、品質管理、サプライ チェーン管理などに使用されます。
• 小売業界: 顧客分析、パーソナライズされた推奨事項、在庫管理などに使用されます。
• 政府機関: 公共サービス、政策立案、セキュリティ管理などに使用されます。

展開方法

GraphRAGは柔軟な導入オプションを提供しており、お客様のニーズに合わせて様々な導入方法を選択できます。一般的な導入方法には以下が含まれます。

（１）現地展開：

• GraphRAG のすべてのコンポーネントをローカル サーバーにデプロイします。
• データのセキュリティとプライバシーに対する要件が高いシナリオに適しています。
• すべてのコンポーネントはユーザーが保守および管理する必要があります。

（２）クラウド展開：

• GraphRAG のコンポーネントの一部またはすべてを、Azure、AWS、GCP などのクラウド プラットフォームにデプロイします。
• 高可用性とスケーラビリティを必要とするシナリオに適しています。
• クラウド プラットフォームが提供するさまざまなサービスを活用して、展開と管理を簡素化できます。

（３）ハイブリッド展開：

• GraphRAG の一部のコンポーネントはローカル サーバーに展開され、その他のコンポーネントはクラウド プラットフォームに展開されます。
• データのセキュリティとプライバシーと高可用性およびスケーラビリティのバランスを必要とするシナリオに適しています。

（４）具体的な展開手順は以下のとおりです。

• 環境を準備する: Python、Docker、Git などの必要なソフトウェアとツールをインストールします。
• データ コネクタを構成する: Microsoft Graph API へのアクセス許可、データ ソースの接続情報など、実際のデータ ソースに応じてデータ コネクタを構成します。
• ナレッジ グラフの構築: ナレッジ グラフ ビルダーを実行してデータをナレッジ グラフに変換し、グラフ データベースに保存します。
• 検索エンジンを構成する: グラフ クエリ言語の選択や検索戦略の設定など、実際のニーズに応じて検索エンジンを構成します。
• RAG エンジンを構成する: LLM の選択、入力形式と出力形式の変換など、実際のニーズに応じて RAG エンジンを構成します。
• ユーザー インターフェースをデプロイする: ユーザー インターフェースを Web サーバーまたはアプリ ストアにデプロイします。
• テストと最適化: システムをテストして最適化し、実際の要件を満たしていることを確認します。

GraphRAGに必要なリソースは、具体的なアプリケーションシナリオとデータの規模によって異なります。一般的には、以下のリソースが必要です。

Microsoft GraphRAG には次の利点があります。

• エンタープライズ グレードのナレッジ グラフ: Microsoft Graph を使用してエンタープライズ グレードのナレッジ グラフを構築し、豊富なコンテキスト情報を提供します。
• 検索強化生成: ナレッジ グラフと RAG テクノロジを組み合わせることで、エンタープライズ アプリケーションにおける LLM の質問応答および生成機能が強化されます。
• モジュラー アーキテクチャ: アーキテクチャは明確に設計され、モジュール化されているため、拡張やカスタマイズが容易です。
• 柔軟な展開オプション: さまざまなシナリオに適したローカル展開、クラウド展開、ハイブリッド展開をサポートします。
• オープンソース プロジェクト: オープンソース プロジェクトは自由に使用、変更、配布できます。

要約

Microsoft GraphRAGは、Microsoft Graphのパワーを活用してエンタープライズグレードのナレッジグラフ強化RAGソリューションを構築し、エンタープライズアプリケーションに新たな可能性をもたらす、非常に有望なプロジェクトです。企業内のナレッジを活用してLLMのパフォーマンスを向上させるソリューションをお探しなら、GraphRAGは間違いなく注目に値します。

住所

プロジェクトアドレス: https://github.com/microsoft/graphrag