RAG (Retrieval Augmented Generation)は、大規模言語モデルに外部知識を組み込むことで、既存の大規模言語モデルを強化するアプローチです。RAGの主な考え方は、大規模言語モデルの力と、知識ベースやテキストコーパスなどの外部情報源から関連情報を検索・活用する能力を組み合わせることです。

RAGアプローチの主な利点は以下の通りです:

1. 関連性の向上: 関連情報を検索・活用することで、特に特定の知識を必要とする質問に対して、より正確で関連性の高い回答を提供できます。

2. ホーリュシネーションの低減: RAGは、大規模言語モデルが事実と異なる内容を生成する傾向を低減することが示されています。検索した情報に基づいて回答が生成されるためです。

3. 汎用性: 質問応答以外にも、情報抽出、推薦、感情分析、要約などの様々なNLPタスクに適用できます。

4. プライベートデータの取り扱い: RAGは、外部サービスにデータを共有する必要がないため、プライベートやセンシティブなデータセットでも利用できます。

GraphRAGは、従来のRAG(Retrieval Augmented Generation)システムに比べて大きな進歩を遂げています。その違いは以下の通りです:

1. ナレッジグラフの抽出: 単純なテキストベースの検索とは異なり、GraphRAGはテキスト抽出、ネットワーク分析、言語モデルのプロンプティングを組み合わせて、入力データから包括的なナレッジグラフを構築します。これにより、より深い、より全体的な理解が可能になります。

2. 精度と関連性の向上: ナレッジグラフを活用することで、GraphRAGは複雑または専門的なデータセットに対して、より正確で関連性の高い回答を提供できます。グラフベースのアプローチにより、バラバラの情報を関連付け、ベースラインのRAG手法を上回る洞察を合成できます。

3. 包括的なデータ理解: GraphRAGは、より包括的なアプローチを取ることで、大規模なデータコレクションの全体的な理解と要約を強化します。これにより、大規模言語モデルを高度なデータ分析や質問応答タスクに活用する際の優位性が高まります。

4. ホーリュシネーションの低減: GraphRAGは、大規模言語モデルが事実と異なる「ホーリュシネーション」を生成する傾向を低減することが示されています。グラフベースのアプローチにより、提供された情報に基づいてより確実に回答を生成できます。

5. 汎用性: 質問応答以外にも、情報抽出、推薦、感情分析、要約などの様々なNLP課題に適用できます。しかも、プライベートな環境でローカルに処理できます。

要するに、GraphRAGは、精度、関連性、包括的な理解力の向上を実現し、大規模言語モデルを高度なアプリケーションに活用する際の強力なフレームワークとなっています。

GraphRAGを始めるには、以下の手順に従ってください:

1. 前提条件のインストール:

   • Pythonがインストールされていることを確認してください。
   • ターミナルまたはコマンドプロンプトで pip install graphrag を実行し、必要なパッケージをインストールします。

2. リポジトリのクローン:

   • Visual Studio Code (または好みのIDE)を開き、プロジェクト用の新しいフォルダを作成します。
   • ターミナルで、プロジェクトフォルダに移動し、git clone https://github.com/microsoft/graph-rag.git を実行してGraphRAGリポジトリをクローンします。

3. 環境設定:

   • ターミナルで graph-rag ディレクトリに移動します。
   • export GRAPHRAG_API_KEY=your_api_key_here を実行して、OpenAI APIキーを設定します。

4. 入力フォルダの作成:

   • ターミナルで mkdir input を実行し、文書を格納する入力フォルダを作成します。

5. 文書のインデックス化:

   • 文書(テキストファイル、PDFなど)を input フォルダに配置します。
   • ターミナルで python dm_rag_index.py を実行し、文書をインデックス化します。

6. 文書とのチャット:

   • ターミナルで python dm_graph_rag.py --query "your_query_here" --root_dir . --method global を実行します。
   • "your_query_here" を、文書に関する質問や問い合わせに置き換えてください。

GraphRAGは、インデックス化プロセスで作成したナレッジグラフを使用して、従来のRAG手法を上回る関連性と包括性のある回答を提供します。

GraphRAGを始めるには、以下の手順に従ってください:

1. 前提条件のインストール:

   • Pythonがインストールされていることを確認してください。
   • コマンドプロンプトで提供されたコマンドを実行してPipをインストールします。

2. リポジトリのクローン:

   • Visual Studio Codeを開き、新しいウィンドウを作成します。
   • パネル切り替えボタンをクリックしてターミナルを開きます。
   • ターミナルでbash環境に移動し、pip install graphragを実行して必要なパッケージをインストールします。

3. 環境設定:

   • ターミナルで cd graphrag を実行し、クローンしたリポジトリに移動します。
   • export GRAPHRAG_API_KEY=your_api_key_here を実行して、OpenAI APIキーを設定します。

4. 入力フォルダの作成:

   • ターミナルで mkdir input を実行し、ファイルやドキュメントを配置する入力フォルダを作成します。
   • VSCodeの「ファイル」>「フォルダを開く」から、クローンしたリポジトリを選択して開きます。

5. 文書のインデックス化:

   • 入力フォルダに文書(例: 財務報告書)を配置します。
   • ターミナルで python dm_rrag index を実行し、現在の文書をインデックス化します。
   • これにより、インデックス化された文書に関するコミュニティレポートが作成されます。これを使ってチャットできます。

6. 環境の設定:

   • envファイルでAPIキー、モデルタイプ、その他の設定を構成できます。
   • LLAMAモデルまたはOpenAIインターフェイスの使用を指定できます。
   • envファイルの変更を保存します。

7. コードの実行:

   • ターミナルで python dm_rrag query --root_folder . --method global --query "your_query_here" を実行し、インデックス化された文書とチャットを開始します。

これらの手順に従って、GraphRAGをセットアップし、文書をインデックス化し、検索支援型生成機能を使ってNLP課題を強化できます。

GraphRAGとチャットするには、以下の手順に従ってください:

1. python dm_rrag index コマンドを使って文書をインデックス化した後、python dm_rrag query --root_folder . --method global "your query here" コマンドを実行してチャットを開始できます。

2. "your query here" を、文書に関する質問やプロンプトに置き換えてください。

3. GraphRAGは、インデックス化プロセスで作成したナレッジグラフを使用して、大規模言語モデルの力と構造化情報を活用し、関連性の高い情報的な回答を提供します。

4. 同じコマンドを異なるクエリで実行することで、GraphRAGとの対話を続けることができます。システムは既存のナレッジグラフを使用して、質問に合わせた回答を提供します。

5. 異なる言語モデルに切り替える場合は、.envファイルでモデルを設定し、LLM_TYPEを指定したり、適切なAPIエンドポイントやローカルモデルパスを提供したりできます。

6. GraphRAGのホリスティックなアプローチにより、特に複雑またはプライベートなデータセットの場合、バラバラの情報を関連付け、統合的な洞察を提供することで、従来のベースラインRAG手法を上回ります。