GraphRAG入門：AIに「点」ではなく「線」を理解させるナレッジグラフの力
はじめに：組織図は箇条書きでは表現できない
「A部長とB課長は仲が悪いが、C係長は両方と仲が良い」
こんな複雑な人間関係、箇条書きのテキストで表現できますか？ できませんよね。でも、これを理解していないと社内政治は生き残れません。
AIも同じです。従来のRAG（ベクトル検索）は「キーワード（点）」を探すのは得意ですが、「AとBはどういう関係か？（線）」を推論するのは苦手でした。その壁を突破するのが、グラフ構造を取り入れた GraphRAG です。
基礎知識：ベクトル検索の限界とGraphRAG
ベクトル検索は「意味が近い」ものを探します。あくまで類似度です。
一方、知識グラフ（Knowledge Graph）は「主語→述語→目的語」という構造化データです。これにより、「イーロン・マスク
→ 買収した → Twitter」のような明確な事実関係をAIがトレースできるようになります。これは、複雑なサプライチェーン問題や医療データの解析で絶大な威力を発揮します。
実装・設定：LangChainとNeo4jで作る知識のネットワーク
実装にはグラフデータベースの Neo4j を使います。LangChainとの連携もスムーズです。
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
from langchain.chains import GraphCypherQAChain
graph = Neo4jGraph(url="bolt://localhost:7687", username="neo4j", password="password")
# 自然言語をCypherクエリ（SQLのようなもの）に変換して実行
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph
)
chain.invoke("トニー・スタークの会社のCEOは誰？")これで、AIはWikiのテキストを全文検索するのではなく、グラフDB内の「CEO関係」を辿って正確な答え（ペッパー・ポッツ等）を導き出します。
応用テクニック：LLMGraphTransformerでの自動抽出
「でも、グラフデータの登録が面倒でしょ？」
その通りです。だからこそ、ここでもAIを使います。LLMGraphTransformer
を使えば、普通の文章から「実体（Entity）」と「関係（Relationship）」を自動で抜き出し、Neo4jに流し込むことができます。ドキュメントを放り込むだけで、勝手に知識グラフが出来上がっていく様は圧巻です。
トラブルシューティング：グラフDBの構築コスト
GraphRAGは強力ですが、構築と運用のコストは高いです。
すべての情報をグラフ化する必要はありません。「関係性」が重要なデータ（組織、取引ネットワーク、成分表など）に絞って導入するのが、賢いマネージャーの判断です。
まとめ：「関係性」が見えれば、答えが変わる
GraphRAGは、AIに「文脈」というより深い理解を与えます。
単なる検索エンジンではなく、物事のつながりを理解する「賢者」のようなシステムを作りたいなら、ぜひグラフの世界に足を踏み入れてみてください。
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