CocoIndexでKnowledge Graphを更新しながらRAGをする - LayerX エンジニアブログ

LayerXのAi Workforce事業部で検索エンジニアをしている鷹取(@takatorisatoshi)です。この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 はじめに 通常、RAGといえば、ドキュメントをチャンク化し、Embedding（埋め込みベクトル）の類似度で検索を行うNative RAG（Retrieval-Augmented Generation）を指すことが一般的です。 Native RAGは手軽に導入できる一方で、いくつかの構造的な弱点があります。例えば、ベクトル化の過程で主語・述語・目的語といった論理構造が圧縮（Flatten）されてしまうことによる「関係性」の欠落です。また、「Multi-hop推論」への弱さも挙げられます。「AはBであり、BはCである。ならばAはCか？」といった複数の情報をまたぐ推論が苦手なため、