新しい見出し案 「ドキュメントから知識グラフへ：LLMを活用した効果的な情報検索と統合」 この見出しは以下のように設計されています： 明確かつ簡潔：ドキュメントから知識グラフへの変換プロセスを簡潔に表現しています。 魅力的で情報量多い：LLM（大規模言語モデル）を使用した効果的な情報検索と統合について触れています。これは技術マニアにとって興味深い話題です。 正確性の保持：具体的な技術的な手法や、その目的を正確に伝えています。 自然でジャーナリスティックなトーン：テクニカルな側面を強調しつつ、読みやすい文章になっています。 コアメッセージの正確な伝達：ドキュメントからの知識グラフの構築と、それを通じた情報検索の改善という記事の主なメッセージを正確に伝えています。 見出しの解説 「ドキュメントから知識グラフへ」：この部分では、記事の主要なプロセスであるドキュメントの取り込みと知識グラフの構築を簡潔に表現しています。 「LLMを活用した効果的な情報検索と統合」：LLMを使用して情報検索と統合を改善する方法に焦点を当てています。これにより、技術的な詳細とその有用性が同時に伝わります。 この見出しは、記事の内容を適切に反映しており、技術マニアの関心を引くとともに、情報を正確に伝えることができます。

知識グラフを用いてLarge Language Models (LLMs)の性能を向上させる 知識グラフとは、概念やエンティティ、そしてそれらの関係を人間の理解に近い形式で構造化した情報表現のことである。情報ソースを複数組み合わせて整理することで、機械が情報を推論、連想、および検索できるようになり、情報の利便性が大幅に向上する。 以前のMedium投稿では、知識グラフを使ってRetrieval Augmented Generation (RAG)アプリケーションのパフォーマンス改善ができるという点を指摘した。ここでは、GraphRAGと呼ばれる技法を詳しく解説し、具体的な実装方法を示す。 標準的なRAGとGraphRAGの違い 標準的なRAGは、ユーザーの質問に対するベクトル類似度に基づいて情報を抽出する。これにより、文書内での明示的な言及（intra-document level）に基づく情報が得られる。しかし、ドキュメント間の参照や暗黙的な参照（inter-document level）には目が届かないため、限界がある。 GraphRAGでは、知識ベースをより包括的な形で整理するために、ベクトル表現からグラフ表現へと移行する。各文書から概念を抽出し、それらの関係を追って保存することで、ドキュメント間の参照や文脈に基づいた情報を効果的に取り扱えるようになる。 技術スタックの解説 Python v3.12を主な言語として使用している。 Neo4j：グラフデータベースとベクトルストアの機能を提供。Cypherクエリ言語を使用してデータベースと対話する。 LangChain：LLMのワークフローを管理し、ベクトルインデックスやKnowledge Graphのエンティティとの連携をサポート。 LLMs + 埋め込みモデル：OllamaやGroqのAPIを用いて地元の環境でも利用可能。 Streamlit：HTMLやCSSなしで最小限のフロントエンドレイヤーを作成できるPythonライブラリ。 Docker：依存関係を含むアプリケーションを軽量で一貫性のあるコンテナにパッケージ化。 具体的な処理フロー ファイルの読み込み：ファイルを解析し、内容を machine-friendly 形式に変換する。 文書のクリーニングと分割：文書内容をきれいにし、テキストチャンクに分割する。 コンセプトグラフの抽出：チャンクから概念とその関係性を抽出する。 チャンクの埋め込み：各チャンクをベクトル表現に変換する。 チャンクの保存：埋め込まれたチャンクを Neo4j インスタンスにアップロードし、グラフ内のエンティティやリレーショナルノードに接続する。 グラフベースのRAG戦略 強化されたRAG：通常のRAGのようにベクトル類似度検索を実施するが、それに加えてチャンク間のつながりや源文書のメタデータを利用することで、回答の精度が向上する。 コミュニティ・レポート：階層的クラスタリングを使用してグラフ内のコミュニティを検出し、そのコミュニティを要約するレポートを作成。複数のドキュメントからの全体像を反映した回答が可能となる。 Cypher クエリ：グラフのスキーマをLLMに教授してCypherクエリを生成させる。これにより、特定のエンティティやリレーションに基づいて直接的な回答を得られる。 コミュニティ・サブグラフ：コミュニティレポートとCypherクエリの両方を活用し、より詳しくて整合性のある回答を生成。ただし、この手法はまだ研究段階であり、結果が不一致なことがある。 Cypher + 強化RAG：サイマリティ検索とCypherクエリの中間ステップを組み合わせて、包括的かつ正確な回答を生成。問題が発生した場合は、強化RAGにフォールバックすることで、回答の信頼性が確保される。 これらの手法を使用することで、単なるドキュメント検索だけでなく、多段階の推論や複数ドキュメント間の関係性を考慮したより洗練された回答が可能となる。 実際のアプリケーション このプロジェクトでは、Streamlitを使用してデモアプリケーションを作成した。デモアプリケーションの導入方法、文書の取り込みプロセス、そしてグラフのクエリ方法について詳細に説明している。GitHubリポジトリもオープンソースであり、開発者向けの資料として役立つ。 デモアプリケーションでは、以下のような操作が可能： - 文書を取り込んだり、チャンクを処理したりする。 - グラフの構造やエンティティ、リレーションを見たり操作したりする。 - 強化RAG、コミュニティレポート、Cypherクエリなどを用いて質問に回答する。 業界関係者のコメント 「GraphRAGは、ドキュメント間の豊かな関係性を扱う上での大きな進歩を示しています。これは、組織内で一貫性のある知識を管理するのに最適なソリューションであり、標準的なRAGより高度な回答を生成できる可能性があります」と、某企業のデータ科学者は評価している。 このプロジェクトの開発者は、グラフベースの知識ベースシステムの未来への期待を述べており、「GraphRAGは情報検索の新たなパラダイムを示唆しています。今後の発展に注目Bitte.」と述べている。 参考文献 [データの出典]：欧州委員会の報道資料から得られた数据。Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)ライセンスのもと公開されている。 ご意見やコメントをいただければ幸いです。新しい機能のアイデアや既存コンポーネントの改善に興味がある方は、ぜひGitHubリポジトリへ貢献をお願いします。