GraphRAG: The Marriage of Knowledge Graphs and RAG: Emil Eifrem

AI Engineer

28 Aug 202419:14

Summary

TLDRこのビデオでは、開発者がより良いアプリケーションを構築するために関係性によってつながる個々のデータポイントを活用することが重要であると語られています。検索の進化と、Googleがページランク技術を利用して検索結果の質を向上させた歴史が説明されています。さらに、知識グラフの導入と、それを基に構築されたグラフRAG（Retrieval-Augmented Generation）が、次期ウェブ検索の時代を迎えると述べています。また、グラフRAGの利点、特に精度の向上や開発の容易さ、そして説明可能性の強化が強調されています。最後に、知識グラフの作成方法や新しいツール「知識グラフビルダー」のデモが紹介されています。

Takeaways

🔍 スクリプトでは、開発者がより良いアプリケーションを構築するために、個々のデータポイントだけでなく、関係性によってつながるデータポイントを利用することが重要であると強調されています。
🌐 検索技術の進化について語り、当初はアルタ・ヴィスタなどの多数のウェブ検索会社がいたが、ページランク技術を導入したGoogleがその問題を解決し、検索市場を支配しました。
📊 Googleは2012年に知識グラフを導入し、ドキュメント間のテキストとリンクだけでなく、文書に埋め込まれた概念も格納するように検索技術を進化させました。
🧠 最近の検索技術の進化は、LLM（Large Language Models）と知識グラフの組み合わせによるもので、これはWeb検索のグラフRAG（Retrieval-Augmented Generation）時代をもたらすとされています。
💡 Graph RAGは、取得パスで知識グラフを使用するRAGであり、ベクター検索などの他の技術と組み合わせることで、より高度な検索機能を実現します。
🛠️ Graph RAGを使用することで、顧客サポートボットなどのアプリケーションの開発が容易になり、サポート記事などのテキストファイルから関連する情報を取得することができます。
📈 研究によると、Graph RAGを使用することで、回答の正確性が大幅に向上し、特定のクラスの質問に答えることができるようになります。
🛡️ Graph RAGは、アプリケーションの開発が容易になるだけでなく、説明可能性、監査可能性、ガバナンスが向上し、ビジネスにとっても良い影響を与えます。
🚀 知識グラフの作成は、構造化データ、非構造化データ、および混合データから行うことができますが、特に混合データがエンタープライズでの主要な使用例となっています。
🛠️ 非構造化データから知識グラフを作成するための新しいツール「Knowledge Graph Builder」がリリースされ、PDFファイルやWikipediaページ、YouTubeリンクなどからデータを抽出してグラフを作成することができます。

Q & A

開発者がより良いアプリケーションを構築するためにデータポイントどうすればよいですか？
-開発者は個々のデータポイントだけでなく、関係性によってつながる個々のデータポイントを利用することで、アプリケーションを構築し、アプリケーションの構築を改善することができます。
Googleがウェブ検索をどのように進化させましたか？
-Googleは、ページランクというグラフアルゴリズムを適用し、インターネットとウェブの規模に応じて、最も重要な検索結果を早期に提供することで、ウェブ検索を進化させました。
Googleの知識グラフとは何ですか？
-Googleの知識グラフは、文書間のテキストとリンクだけでなく、文書に埋め込まれた概念も保存するデータ構造で、ノードと関係性にキーバリュープロパティを複数追加できるグラフです。
グラフRAGとは何ですか？
-グラフRAGは、取得パスで知識グラフを使用するRAGです。知識グラフだけでなく、ベクトル検索などの他の技術と組み合わせることも可能です。
グラフRAGを使用する利点は何ですか？
-グラフRAGを使用する利点は、回答の正確性の向上、開発の容易さ、説明可能性およびガバナンスの強化です。
知識グラフの作成はどのように行いますか？
-知識グラフの作成には構造データ、非構造データ、および混合データの3つのタイプがありますが、特にエンタープライズでのプロダクションユースケースでは混合データが中心です。
非構造データから知識グラフを作成するにはどうすればよいですか？
-非構造データから知識グラフを作成するには、新しいツールである知識グラフビルダーを使用して、PDFファイルやYouTubeリンク、Wikipediaリンクなどをドラッグアンドドロップしてグラフを作成します。
グラフRAGを使用する場合の開発の難しさはどの程度ですか？
-知識グラフの作成が完了している場合、グラフRAGを使用したアプリケーションの開発は比較的容易ですが、知識グラフの作成自体には学習曲線があり、ツールも未成熟なため難しく感じる場合があります。
グラフRAGを使用する場合、どのような種類のグラフが存在しますか？
-グラフRAGでは、言語グラフとドメイングラフの2つのタイプのグラフが存在し、これらは非構造化情報からグラフを作成する際に関連性があります。
知識グラフビルダーのデモで示された機能は何ですか？
-知識グラフビルダーのデモでは、PDFファイルやYouTubeリンク、Wikipediaページなどの情報をアップロードし、それらから知識グラフを作成し、視覚化できる機能が示されています。

Outlines

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🌐 インターネット検索の進化とグラフRAGの紹介

講演者は、開発者が関係性に結びつけられた個々のデータポイントを利用してより良いアプリケーションを構築できるよう、プロフェッショナルな人生を捧げてきたと述べています。特に、LLMとGENの世界におけるその適用について話す予定ですが、まず検索技術の進化について語ります。90年代中期には、数十のウェブ検索会社がキーワードベースのテキスト検索技術を用いていましたが、それによって返される検索結果が膨大になり、Alav Vista効果と呼ばれる問題が生じました。これは、検索クエリに対して数千のヒットが返され、ユーザーが関連する結果を見つけるまでページを何度も確認しなければならなくなったため、ユーザー体験が低下したことを指しています。この問題は、Googleがページランクというグラフアルゴリズムを導入して解決しました。ページランクは、インターネットの規模に適応されたベクトルセントラリティアルゴリズムであり、最も重要な検索結果をすぐに提供するのに役立ちました。その後、2012年にGoogleはナレッジグラフを導入し、ドキュメント間のテキストとリンクだけでなく、ドキュメントに埋め込まれた概念も保存するように検索技術をアップグレードしました。ナレッジグラフは、検索結果に構造化されたテキストと関連する情報が表示されるビジュアルパネルを通じてユーザーに提供されます。最近では、GoogleはAIエンジニアリングカンファレンスで示された旅行の計画の例を通じて、LLMとナレッジグラフの組み合わせによる次のウェブ検索の時代を示しました。

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🔍 グラフRAGの定義とその利点

グラフRAGは、取得パスでナレッジグラフを使用するRAGと定義されています。これは、ナレッジグラフだけを使用することを意味するものではありませんが、他の技術如くベクトル検索と組み合わせて使用される可能性があります。例えば、顧客サービスボットを構築する場合、サポート記事がテキストファイルとして保存されているとします。RAGを使用して、テキストをノードのプロパティに追加し、記事が特定のWi-Fi製品についてのものであると示す関係を設定します。ユーザーが質問すると、ベクトル検索を用いてコアドキュメントを取得し、グラフをたどってその周りのより多くの文脈を取得します。これにより、より高い正確性を持つ回答を得ることができます。研究によると、ナレッジグラフとベクトル検索の組み合わせ使用により、回答の正確性が3倍に増大すると言われています。また、グラフRAGを使用することで、ベクトル検索だけでは不可能だった別のタイプの質問に答えることができます。

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🛠 グラフRAGの開発の易しさとデータの種類

グラフRAGを使用すると、アプリケーションの開発が容易になるという利点がありますが、ナレッジグラフの作成には学習曲線があります。既存のナレッジグラフがある場合、RAGアプリケーションの構築はより簡単ですが、ナレッジグラフの作成自体は学習が必要です。データは構造化データ、非構造化データ、半構造化データの3つのタイプに分けられますが、特に半構造化データはエンタープライズでのプロダクションユースケースの多くに該当します。ナレッジグラフの作成には、構造化データからプロパティグラフモデルへの変換が比較的容易ですが、非構造化データの扱いは困難であり、ツールも未成熟です。

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🚀 ナレッジグラフの作成とデモ

ナレッジグラフの作成に関する講演では、新しいツールであるナレッジグラフビルダーのデモが行われました。このツールを使用すると、PDFファイルやYouTubeリンク、Wikipediaページなどからデータをドラッグアンドドロップしてグラフを作成することができます。デモでは、アンドリュー・ングのニュースレター、OpenAIのWikipediaページ、SwixとAlesioのYouTubeポッドキャストなどからデータを追加し、ナレッジグラフビルダーにアップロードしました。これにより、文書の論理的概念要素がグラフに抽出され、情報全体が視覚化されます。また、デバッグツールとしても非常に価値があり、アプリケーションの構築時にデータと対話しながら問題を解決できると説明されました。

Mindmap

Keywords

💡グラフRAG

グラフRAGは、リカバリーパスでナレッジグラフを使用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）のことで、テキストドキュメントをノードに追加し、それらを関係性によってつなぐことで、より多くの文脈情報を取得できる技術です。ビデオでは、この技術がウェブ検索の新しい時代をもたらすと説明されており、顧客サービスボットの例として、Wi-Fiルーターのサポート記事から関連する情報を取得する際に使用されています。

💡ナレッジグラフ

ナレッジグラフは、概念をノードとして表現し、それらを関係性によってつなぐデータ構造です。ビデオでは、Googleのナレッジグラフが検索技術の進化において重要な役割を果たし、テキストだけでなく概念を格納するデータベースとして機能するよう進化したと説明されています。

💡ベクター検索

ベクター検索は、テキストをベクター空間に埋め込んで類似性を計算する技術です。ビデオでは、グラフRAGにおいてベクター検索がノードへの初期セットを取得する手段として使用され、その後グラフをウォークして関連性のあるコンテンツを取得するというプロセスが説明されています。

💡ページランク

ページランクは、Googleがウェブページの重要性を評価するアルゴリズムで、リンクの質と量に基づいてページのランクを決定します。ビデオでは、ページランク技術がインターネットのスケールに応用され、最も価値のある検索結果を提供するようになったと触れられています。

💡アラビスタ効果

アラビスタ効果は、検索エンジンがユーザーのクエリに対してあまりにも多くのヒットを返し、その中から関連性の高い結果を見つけるのが難しくなることを指します。ビデオでは、Googleがこの問題を解決し、検索結果の質を向上させるためにページランク技術を開発したと説明されています。

💡開発の容易さ

開発の容易さは、グラフRAGを使用することでアプリケーションを構築するプロセスが簡素化されることを指します。ビデオでは、既存のナレッジグラフがあれば、RAGアプリケーションの構築が容易になると述べていますが、ナレッジグラフの作成自体には学習曲線があると同時に触れられています。

💡説明可能性

説明可能性は、システムが生成した結果をユーザーが理解できるように、その背後にあるロジックやプロセスを説明する能力を指します。ビデオでは、グラフRAGが明示的なデータ構造を提供することにより、アプリケーションの説明可能性や監査可能性が向上するという利点があると説明されています。

💡構造データ

構造データは、データベースなどの構造化されたフォーマットで保存されたデータです。ビデオでは、ナレッジグラフの作成において、構造データからプロパティグラフモデルへの変換が比較的容易であると述べられています。

💡非構造データ

非構造データは、PDFファイルやWebページの生テキストなどの構造化されていない形式のデータです。ビデオでは、ナレッジグラフの作成において非構造データは理論上困難であり、ツールも未成熟であると指摘しています。

💡ナレッジグラフビルダー

ナレッジグラフビルダーは、ビデオで紹介された新しいツールで、PDFファイルやYouTubeリンク、Wikipediaページなどからデータを抽出し、ナレッジグラフを作成することができる機能です。ビデオでは、このツールがナレッジグラフの作成プロセスを簡素化する力を持っていると強調されています。

Highlights

专注于通过关系连接的个体数据点来构建更好的应用程序。

讨论了搜索技术的演变，特别是从Alav Vista到Google的转变。

Google通过PageRank算法解决了Alav Vista效应，即搜索结果过多问题。

介绍了知识图谱的引入，它是自PageRank以来Google最大的后端搜索技术升级。

知识图谱通过节点和关系的结构化数据提高了搜索结果的准确性。

提出了Graph RAG（Retrieval-Augmented Generation）的概念，即在检索路径中使用知识图谱。

Graph RAG结合了向量搜索和知识图谱，以提高应用程序的准确性。

展示了如何使用Graph RAG来构建客户服务机器人，以提供更准确的答案。

Graph RAG的三个主要好处是：更高的准确性、更简单的开发和更好的可解释性。

讨论了如何从结构化、非结构化和混合数据中创建知识图谱。

介绍了知识图谱构建工具，它可以从PDF、Wikipedia页面和YouTube链接中提取数据。

展示了知识图谱构建工具的实际演示，包括从不同来源提取数据并创建图谱。

强调了图表示的清晰性和对开发人员在构建应用程序时的易用性。

讨论了向量空间表示与图空间表示的不同，以及它们在搜索和开发中的应用。

解释了Graph RAG如何通过图结构来增强检索结果，提供更丰富的上下文。

强调了知识图谱在提高应用程序的可解释性和治理方面的重要性。