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初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG（Retrieval Augmented Generation）技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ
Microsoft、LLMで注目の「RAG」の精度を向上させる「GraphRAG」をGitHubで公開
Microsoft Researchは2024年7月2日（米国時間）、「RAG」（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の精度を強化する「GraphRAG」と、Microsoft Azure上でGraphRAGを実行するためのソリューションアクセラレータリポジトリをGitHubで公開した。 GraphRAGは、Microsoftが2024年2月に発表した新たなRAGのアプローチだ。Microsoft Researchは、従来のRAGの問題点や、GraphRAGの特徴、RAGとGraphRAGの比較結果を次のように述べている。 従来のRAGの問題点 LLMの最大の課題は、LLMの能力を「プライベートデータセット」（LLMのトレーニングに活用されていない未知のデータを指す。企業の独自研究やビジネス文書、通信などが含まれる）にも適用させることだ。 そこで注目
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に Microsoftは2024年7月2日、LLMが生成する出力の精度を向上させるために利用するRAG（検索拡張生成）の機能を拡張/強化した「GraphRAG」をGitHub上で公開した。 GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub -Microsoft Research Blog Welcome to GraphRAG RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、ユーザーのクエリに基づいて特定の分野や組織の内部ナレッジベースの情報を検索し、その結果を参照してAIの回答に組み合わせる技術。モデルを再トレーニングすることなく、これらの情報を生成結果に即座に反映できる。 一方、通常のRAG
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? RAGの精度向上に有効な施策としてGraphRAGという手法があります。 インプットされた文章をノードとエッジと呼ばれる要素に分解し、ノード間の関係性をグラフデータとして表現する手法になります。 例えば文章中に出てくる人物をノードとし、人物間の関係性をエッジで表現する、といったイメージです。 ベクトル検索を使ったRAGの場合「ドキュメント内の離れた箇所に登場するけれども、関係性の強い情報」といったものを扱う際に課題がありました。 GraphRAGの活用により、そういった情報を関連のある情報として拾えるようになり、生成AIによる文脈理解の
MicrosoftのGraphRAG+Neo4jで簡単にKnowledge Graphを可視化する - Taste of Tech Topics
こんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 LLMが広く使用されるようになってから、RAGに関する研究も増加し、RAGを拡張する手法の研究も多く出ました。 その中でもテキストをグラフデータとして扱いRAGの元データとする手法をGraphRAGと言います。 今回はその中の一つであるMicrosoftが提唱しているGraphRAGの手法を使っていきます。 www.microsoft.com MicrosoftからはGraphRAGを使用できる実装もPythonライブラリとして発表されています。 ライブラリではグラフデータはあくまでRAGの元データとして使用していますが、せっかくテキストからグラフが生成できるのであれば、テキストマイニングしてみたくなるものです。 そこで、本記事ではこの手法で作成したグラフをグラフDBの一つであるNeo4jに投入して
話題のGraphRAGにAWSで挑戦しよう！（LlamaIndexとNeptuneに入門） - Qiita
GraphRAGとは？ Microsoft社が、以前から提唱していたRAGの新しいアプローチ「GraphRAG」のサンプル実装を7月にGitHubで公開したことから、LLM界隈で一気に話題となりました。 従来のRAGは、検索対象のドキュメントを埋め込み（ベクトル）に変換しておくことで、検索クエリーと意味的に近いかたまり（チャンク）を数学的な計算によって探し当てて持ってくる手法でした。 これに対してGraphRAGでは、検索対象のドキュメントを埋め込みではなく「グラフ」として保存する手法です。これによって、従来のRAGでは検索精度がイマイチだったユースケースでも精度が改善することがあります。 グラフとは？ グラフといえば、Excelなどでデータを可視化するアレを思い浮かべる方も多いでしょう。GraphRAGで扱うのはそれではなく、数学の世界でいう「グラフ理論」のグラフです。ノード（節点）とエ
【GraphRAG プロジェクトを立ち上げます】ナレッジグラフとLLMで「発想力を持つAI」の実現へ｜Stockmark
こんにちは。ストックマークのリサーチャーの広田です。今日は私が新しく立ち上げた GraphRAG プロジェクトの仲間を募集するために、GraphRAG プロジェクトについて紹介したいと思います。 広田航 Researcher 大阪大学大学院情報科学研究科を卒業後、米国に渡り Megagon Labs で Conversational AI や entity matching の研究を行う。その後帰国しストックマークに参画。現在はナレッジグラフ構築や LLM を活用した情報抽出の研究を行う。 まず GraphRAG プロジェクトの背景を紹介したいと思います。 ストックマークは「価値創造の仕組みを再発明し人類を前進させる」というミッションを掲げ、「AIと人による新しい価値創造プロセスを発明する」を目指して Research Unit を組成しています。情報の量が急激に増えている現代において、情
Microsoft、GraphRAG 1.0をリリース ―セットアップやCUIを改善し処理効率もアップ Microsoftは2024年12月16日、複雑な情報を処理できるよう強化拡張されたRAG「GraphRAG」の正式版GraphRAG 1.0のリリースをアナウンスした。 Moving to GraphRAG 1.0 – Streamlining ergonomics for developers and users -Microsoft Research Blog GraphRAGはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）をより効率よく処理できるようにする技術。LLMを使用して検索、取得したデータセットから「ナレッジ グラフ」を作成し、これを元に複雑な情報を分析してRAGのナレッジベース検索・応答のパフォーマンスを大幅に向上させることがで
はじめにみなさん、こんにちは！今日は、GraphRAGというすごく便利なライブラリの中にある二つの検索方法について、わかりやすくお話しします。その二つとは、「LocalSearch（ローカルサーチ）」と「Global Search（グローバ... GraphRAGのインストール まずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraph
GraphRAG Toolkit を使って Amazon Bedrock で GraphRAG を構築する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 今回は AWS が提供するオープンソースツール GraphRAG Toolkit を使って、 GraphRAG に入門しようと思います。 GraphRAG Toolkit を使うと、 Amazon Neptune と Amazon OpenSearch Serverless を使用した GraphRAG システムをローコードで実装できます。 なお、2024年12月から Bedrock Knowledge Base で使用できるようになった GraphRAG とは別物なので、混同しないようご注意ください。 1. はじめに 1.1. GraphRAG とは 1.2. Gr
にゃんた初の書籍が発売中！📚 Amazonのページ ▶︎https://amzn.to/3QMrFnY 『ゼロからわかるDifyの教科書 ～生成AI × ノーコードでかんたん業務効率化』 こんにちは、にゃんたです。 今回は、言語モデルでよく使われるRAGという技術を拡張させた GraphRAGという技術について解説してみました😆 使いこなせると結構実用的だと思うので是非見てみてください！ ■LINE公式で限定コンテンツ配布中！ ▼登録はこちらから行えます▼ https://liff.line.me/2004040861-3Jvq4bAG 今ならキーワード「プレゼント」と入力すると ・ChatGPTのプロンプトまとめ ・Caludeのプロンプトまとめ ・Difyのまとめ を無料でお渡ししています！ ■チャプター 00:00 オープニング 01:48 RAGについて 09:06 G
Microsoft Research が開発した GraphRAG: 企業の非公開データ分析を革新する LLM 技術 - Sun wood AI labs.2
Your request has been blocked. This could be due to several reasons. 近年の AI の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい発展を遂げています。しかし、LLM には、学習したデータの範囲を超えた問題を解決することが難しいという課題がありました。 そこで、Microsoft Research は、LLM の能力を拡張する画期的な技術 GraphRAG を開発しました。GraphRAG は、LLM を使って非公開データから知識グラフを生成し、複雑な質問への回答精度を大幅に向上させます。 LLM が抱える課題と RAG 技術の登場 LLM は大量のデータを使って学習しますが、学習データに含まれない情報を含む質問にはうまく回答できません。例えば、「最新の科学論文に基づいて、この病気の新しい治療法を提案して
生成AIが誤った回答を生成する「ハルシネーション」を防ぐ技術として注目されているRAG(Retrieval Augmented Generation)だが、完全に誤った回答を防ぐには至っていない。そうした中で現在、RAGよりもさらに正確で文脈に即した回答を可能にする「GraphRAG」に期待が集まっている。「グラフデータベース」と呼ばれる技術を活用し、従来型のRAGより正確性が50%以上増加するとのテスト結果もあるGraphRAGの特徴について、グラフデータベースの代表的サービスであるNeo4jを用いた実際の活用方法と併せて詳しく解説する。
Agentic GraphRAG for Commercial Contracts | Towards Data Science
In every business, legal contracts are foundational documents that define the relationships, obligations, and responsibilities between parties. Whether it’s a partnership agreement, an NDA, or a supplier contract, these documents often contain critical information that drives decision-making, risk management, and compliance. However, navigating and extracting insights from these contracts can be a
Fate Stay Nightで学ぶGraphRAG（GoogleColab付） - Sun wood AI labs.2
はじめに Graph retrieval augmented generation (Graph RAG) は、従来のベクター検索による情報検索手法に強力な手法として注目を集めています。Graph RAGは、データをノードと関係性で構造化するグラフデータベースの特性を活かし、検索された情報の深さと文脈性を高めます。 本記事では、人気アニメ「Fate Stay Night」のWikipediaデータを使って、LangChainとNeo4jを用いたGraph RAGの実践的な構築方法を初心者向けに解説します。 環境のセットアップ まずは必要なライブラリをインストールしましょう。 %%capture %pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimenta
GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub
GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub Published July 2, 2024 By Darren Edge , Senior Director Ha Trinh , Senior Data Scientist Steven Truitt , Principal Program Manager Jonathan Larson , Partner Data Architect Earlier this year, we introduced GraphRAG (opens in new tab), a graph-based approach to retrieval-augmented generation (RAG) that enables question-answering over privat
GitHub - microsoft/graphrag: A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
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Welcome - GraphRAG
Home Indexing Prompt Tuning Query Configuration CLI Extras Welcome to GraphRAG 👉 Microsoft Research Blog Post 👉 GraphRAG Accelerator 👉 GraphRAG Arxiv Figure 1: An LLM-generated knowledge graph built using GPT-4 Turbo. GraphRAG is a structured, hierarchical approach to Retrieval Augmented Generation (RAG), as opposed to naive semantic-search approaches using plain text snippets. The GraphRAG pro
はじめに ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の redtea です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。所属チームでXを運用しており、AIに関する情報を発信していますのでご興味あれば覗いてみてください。 本記事の構成 本記事では想定読者を欲張って、GraphRAG は初めてでサクっと学びたい方から、詳しく学びたい方まで手広くしたいと思っています。そこで、最初に概論としてサクッと学べる短い章を設け、その後に詳しい説明の章が続くようにします。さらに、習うより慣れよということで、最後にハンズオン形式でナレッジグラフの構築から GraphRAG の実装までを行います。すなわち、 サクッと学びたい方は概論だけ読んで
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事の背景 Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、クエリに基づいた情報検索を行い、その結果を基に回答を生成する技術です。これは大規模言語モデル（LLM）の活用法の一つであり、新しい知識や企業文書などに対しても効果的に利用できます。しかし、RAGにはいくつかの課題があり、特に情報の関連付けや意味的理解の不足が精度の低下につながることがあります。 通常のRAGは、主にベクトル類似性を利用して情報を検索します。これは、情報断片の表面的な類似性を評価するものであり、深く複雑な関連性を捉えることが難
RAG vs GraphRAG の比較
GMOグローバルサイン・ホールディングスCTO室の@zulfazlihussinです。 私はhakaru.aiの開発チームにてAI開発を担当しております。今回は、GraphRAGを実際に実装し、従来のRAGのテキスト生成結果を比較してみたいと思います。 GraphRAG 最近ではGraphRAG［1］が注目されており、グラフ理論を応用した新しいRAG（Retrieval Augmented Generation）の一種として話題になりました。RAGは、情報検索と生成を組み合わせる手法で、関連情報を取得し、それをもとに新たなテキストを生成します。このプロセスをグラフ構造でモデル化するのはGraphRAGです。 GraphRAGではグラフのノード（点）とエッジ（線）を用いて情報の関連性を表現し、その構造を活用してより正確な情報の生成ができるようになります。RAGのプロセスをグラフ構造でモデル化
Microsoft ResearchによってGraphRAGのライブラリが公開されました。GraphRAGは知識グラフを利用した検索拡張生成Retrieval Augmented Generation; RAG手法です。 知識グラフを利用することでRAGの検索部分を改善し、従来のベクトルベースの手法に比べてより関連性の高いコンテンツを取得できるとされます。 今回は公開されたMicrosoftのGraphRAGと以前から公開されていたLangchainによる知識グラフを活用したRAG手法を比較し、どのような違いがあるかを検証していきます。 参考：Welcom to GraphRAG[1] Microsoft GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、クエリに着目した要約(Query-Focused Summarization; QFS)を行
「GraphRAG」は、Microsoft Researchによって提案された知識グラフを利用した新たな検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation; RAG）手法です。知識グラフを利用することでRAGの検索部分を改善し、従来のベクトルベースの手法に比べてより関連性の高いコンテンツを取得することができるとされます。 今回はLangchainで紹介されている方法で GraphRAG を実装し、実際にいくつかの質問をして精度を検証していきます。 参考： GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data - Microsoft Research[1] GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、グラフに基づいた検索を行うRAG手法です。この手法では
GitHub - gusye1234/nano-graphrag: A simple, easy-to-hack GraphRAG implementation
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GraphRAG: A new approach for discovery using complex information
Editor’s note, Apr. 2, 2024 – Figure 1 was updated to clarify the origin of each source. Perhaps the greatest challenge – and opportunity – of LLMs is extending their powerful capabilities to solve problems beyond the data on which they have been trained, and to achieve comparable results with data the LLM has never seen. This opens new possibilities in data investigation, such as identifying them
はじめに 今までのRAGは、ドキュメントをチャンク化して検索インデックスに格納し、クエリに対して検索、推論を行う といった手法でした。 この場合、ドキュメントのチャンク単位で検索され推論に使うため、ドキュメン卜横断で複雑な関係性に対し推論することには向いていないように思います。 GraphDBは、ドキュメントをノード（頂点）とリレーション（頂点間の関係性）に変換し、ドキュメント内の要素間の関係性を持つDBです。 以前に、LlamaIndexをベースにNeo4jへのナレッジグラフ生成を試してみましたが、日本語だと精度が落ちて実用には耐えられなさそうでした。 今回は、MicrosoftResearchからGraphDBのソリューションがGitHubで公開されたので、そちらを試してみます。 GraphRagのGitHubリポジトリ https://github.com/microsoft/gra
Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates hallucination in LLMs by incorporating external knowledge, but relies on chunk-based retrieval that lacks structural semantics. GraphRAG methods improve RAG by modeling knowledge as entity-relation graphs, but still face challenges in high construction cost, fixed one-time retrieval, and reliance on long-context reasoning and prompt design. To address
GraphRAGの仕組みまるわかり
Amazon BedrockとOpenSearch Serviceでなんでも答えられる社内RAGを作成する!!
Microsoft Researchは2024年12月16日（米国時間）、グラフベースのモジュラーRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）システムである「GraphRAG」の正式版「GraphRAG 1.0」をGitHubで公開した。 GraphRAGは、大規模言語モデル（LLM）を利用して、非構造化テキストから意味のある構造化データを抽出するように設計されたデータパイプラインおよび変換スイートであり、Pythonパッケージとして提供されている。また「Microsoft Azure」で使用するための ソリューションアクセラレータパッケージもGitHubで公開されている。 RAGの精度をどう強化？ GraphRAG 1.0での改良点とは 関連記事 Microsoft、LLMで注目の「RAG」の精度を向上させる「GraphRAG」をGitHubで公開
LazyGraphRAG sets a new standard for GraphRAG quality and cost
Affordable GraphRAG for every use case The GraphRAG project (opens in new tab) aims to expand the class of questions that AI systems can answer over private datasets by leveraging the implicit relationships within unstructured text. A key advantage of GraphRAG over conventional vector RAG (or “semantic search”) is its ability to answer global queries that address the entire dataset, such as “what
GraphRAGとは何かを解説、従来型RAGとの違いは？活用手順もイチから紹介（ビジネス＋IT） - Yahoo!ニュース
グラフデータを活用したGraphRAGの実力とは（Photo：T. Schneider / Shutterstock.com） 生成AIが誤った回答を生成する「ハルシネーション」を防ぐ技術として注目されているRAG(Retrieval Augmented Generation)だが、完全に誤った回答を防ぐには至っていない。そうした中で現在、RAGよりもさらに正確で文脈に即した回答を可能にする「GraphRAG」に期待が集まっている。「グラフデータベース」と呼ばれる技術を活用し、従来型のRAGより正確性が50%以上増加するとのテスト結果もあるGraphRAGの特徴について、グラフデータベースの代表的サービスであるNeo4jを用いた実際の活用方法と併せて詳しく解説する。 【詳細な図や写真】グラフデータベースの代表的なサービスであるNeo4j（Photo：T. Schneider / Shutt
GraphRAG 1.0 includes major ergonomic and structural updates
Introducing GraphRAG 1.0 Microsoft debuted (opens in new tab) the pre-release version of GraphRAG (opens in new tab) in July 2024 to advance AI use in complex domains. Since that time, we’ve seen incredible adoption and community engagement (over 20k stars and 2k forks on GitHub as of this writing), with numerous fixes and improvements by the core team and community contributors. We’re deeply grat
Amazon Bedrock Knowledge Bases でもサポート開始 (preview) した噂の GraphRAG とは一体なんなのか ?! - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、機械学習スペシャリストソリューションアーキテクトの本橋です。みなさんは日々の業務の中で生成 AI を活用していますか？ 大規模言語モデル (LLM) を企業のナレッジベースと組み合わせて活用する際、一般的なアプローチとして RAG (Retrieval-Augmented Generation) が注目されています。RAG は、質問に関連する文書をベクトル検索などで取得し、その情報を LLM に提供することで、より正確な回答の生成を可能にします。 しかし、従来のベクトル検索ベースの RAG には、いくつかの課題があることが指摘されています。特に以下の点が重要な課題として挙げられます。 関係性の分断 : 文書をチャンク (断片) に分割する際に、エンティティ間の関係性が失われてしまい、「XX が YY にどのように影響したか」といった因果関係を説明する質問に対して十分な回答が困難
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 昨日、最近話題となったGraphRAGを試しました。 GraphRAGとは、データをナレッジグラフの形式で保管し、RAGで検索する際にはナレッジグラフで回答を探すという技術です。通常のRAGと比べると、基本的には正しい情報だけが含まれているため、精度が高くなります。マイクロソフトも先日RAGとGraphRAGを比較する研究レポートを発表しました。⇩（GraphRAGの特徴と、どんな場合にRAGより精度高いのかを多角的に説明しています。） ナレッジグラフ（Knowledge Graph）とNeo4j ナレッジグラフは主に、ノード（node
GraphRAG with a Knowledge Graph
How-to Guides Goal focused guides, from data preparation to retrieval.
Docker/docker-composeのインストール Dockerのインストールはこちらを参考にしてください。 プロジェクトの作成 まず、任意のディレクトリを作成し、その中に以下の３つのファイルを作成します。 Dockerfile.llama Dockerfile docker-compose.yml Dockerfile.llama # ビルドステージ ARG CUDA_IMAGE="12.5.0-devel-ubuntu22.04" FROM nvidia/cuda:${CUDA_IMAGE} # 外部からのアクセスを許可するために、ホストを0.0.0.0に設定する必要がある ENV HOST 0.0.0.0 # 必要なパッケージのインストールと OpenCL の設定 RUN apt-get update && apt-get upgrade -y \ && apt-get ins
こんにちは！株式会社フクロウラボの若杉と申します。 最近は、もっぱらRAGの精度向上に試行錯誤しています。Difyには、RAGの機能が最初から備わっていますが、通常のRAGだけでは、良い回答が得られないことも多いです。そこでGraphRAGに注目するようになったのですが、最速でDify上でGraphRAGを使用できるようにする実装方法を調べてみました！ はじめに GraphRAGとは… GraphRAGは、文章内の重要な情報（ノード）とその関連性（エッジ）をグラフ構造として捉えることで、単なるキーワード検索を超えた文脈理解を可能にする手法です。具体的には、情報間の「つながり」を明確にすることで、質問に対してより正確な回答が生成されます。詳しい解説は、前回の記事に書きましたので、下記を参考にしてもらえればと思います。 GraphRAGの主な特徴： ナレッジグラフの利用：文書から抽出した情報を
GraphRAGの前提知識 GraphRAGについて説明するにあたり、前提知識として説明しておいた方が良い内容について説明します。 グラフ理論の基本概念 そもそもグラフについて簡単におさらいしたいと思います。 グラフ理論は、データ間の関係性を表現するための数学的枠組みであり、ノード（頂点）とエッジ（辺）から構成されます。グラフはさまざまな分野で使用されており、特にデータ間の複雑な関係を視覚化し、解析するのに有効です。 グラフの要素 ノード（Node）： グラフの各点を表し、データの個々の単位を意味します。例えば、ソーシャルネットワークでは各ユーザーがノードとして表されます。 エッジ（Edge）： ノード間の関係性を示す線であり、データ間のリンクや関連性を表します。ソーシャルネットワークでは、ユーザー間の友達関係やフォロー関係がエッジとして表現されます。 グラフの種類 有向グラフ（Direc
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話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察
AIのRAGが「GraphRAG」に進化！ Microsoftが公開したツールでその性能を試す【イニシャルB】
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に | gihyo.jp
GraphRAGを使った生成AIチャットアプリを作ってみた - Qiita
Microsoft、GraphRAG 1.0をリリース ―セットアップやCUIを改善し処理効率もアップ | gihyo.jp
GraphRAGシステムの使い方：初心者向け完全ガイド - Sun wood AI labs.2
何が凄いのか？最新の技術GraphRAGについて解説してみた
GraphRAGとは何かを解説、従来型RAGとの違いは？活用手順もイチから紹介
ナレッジグラフを活用するGraphRAGを俯瞰する
Microsoft「GraphRAG」とLangchainの知識グラフを活用したRAGを比較
Langchain+Neo4j で「GraphRAG」を実装してみる
Project GraphRAG - Microsoft Research
GraphRAG 第一弾 ~ Azureで動かしてみる ~
Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning
Microsoft、RAGの精度を強化する「GraphRAG」を正式リリース 正式版で何が変わった？
GraphRAGを試しました。（Neo4jでナレッジグラフを作成） - Qiita
ローカルLLMでGraphRAGを実装して「クリスマスキャロル」を分析してみた - Sun wood AI labs.2
RAGの限界突破!?Dify × GraphRAGで回答精度が劇的向上!
エンジニアのためのGraphRAG入門: 知識グラフ活用の第一歩
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