awslabs/graphrag-toolkit

何を解決するか

このツールキットは、構造化された知識グラフを使用して、標準的な RAG の限界を克服し、質問応答システムの精度を向上させる、グラフ強化型生成AIアプリケーションの構築に役立つツールを提供します。

仕組み

このツールキットには、2つの主要なコンポーネントがあります：

1. 語彙グラフ：非構造化データから階層的な語彙グラフを自動構築するフレームワーク。このグラフをクエリして関連情報を取得する質問応答戦略の作成を可能にします。
2. BYOKG-RAG：LLM と既存の構造化知識グラフを統合する知識グラフ質問応答（KGQA）アプローチ。ユーザーが「自分の知識グラフをもってくる」（BYOKG）ことで、複雑なクエリを実行できます。

対象ユーザー

単純なベクトル検索を超えて、構造化データ上でマルチホップ検索や複雑な質問応答を実装したい開発者。

特徴

• 自動グラフ構築：非構造化テキストから階層的な語彙グラフを自動生成。
• ハイブリッドクエリ：ベクトル検索とグラフ検索を組み合わせて、検索精度を向上。
• BYOKG対応：既存の構造化知識グラフをLLMベースの質問応答に活用可能。
• マルチホップ検索：複数の情報をつなげる必要がある複雑なクエリの検索精度を特に向上させる設計。