Microsoft、LLMで注目の「RAG」の精度を向上させる「GraphRAG」をGitHubで公開：従来のRAGとの違いとは？

Microsoftは、RAG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。

[＠IT]

　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。

　そこで注目されているのがRAGだ。LLMによる応答生成に情報の検索を組み合わせることで、前述した課題の解決を目指している。Microsoft Researchによると、RAGのアプローチのほとんどが情報の検索にベクトル検索を活用する一方で、下記のような課題があるという。