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