GraphRAG がベクトル RAG を上回る条件と、全データに適用すべきでない理由

記事の3ポイント

1. 1

   標準的なベクトル RAG の構造的限界

   単一のチャンクに答えが含まれていない場合、事実の結合やグローバルなテーマ抽出が不可能であり、文脈の分断を招く。

2. 2

   GraphRAG の動作原理とアプローチ

   インデックス段階でエンティティと関係を抽出して知識グラフを構築し、コミュニティ検出アルゴリズムを用いて要約を事前生成することで、構造化された文脈を提供する。

3. 3

   実証データに基づく性能評価

   Microsoft の論文および4 つの独立したベンチマーク研究を分析した結果、GraphRAG は「グローバルな意味理解」において顕著な勝利を収めるが、すべての質問で優位となるわけではない。