Graph_RAGは、ドキュメント検索、エンティティ/リレーション抽出、グラフデータベースストレージを組み合わせたオープンソースのフレームワークであり、検索強化された生成ワークフローを実現します。ユーザはテキストコーパスを取り込み、構造化された知識をNeo4jや他のグラフDBに抽出し、セマンティックグラフクエリを実行し、その結果をLLMのプロンプトにシームレスに統合できます。これにより、グラフベースの検索を活用して、説明可能でコンテキスト豊かな回答を生成し、LLM出力を向上させます。
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Graph_RAG
Graph_RAGは、ドキュメント検索、エンティティ/リレーション抽出、グラフデータベースストレージを組み合わせたオープンソースのフレームワークであり、検索強化された生成ワークフローを実現します。ユーザはテキストコーパスを取り込み、構造化された知識をNeo4jや他のグラフDBに抽出し、セマンティックグラフクエリを実行し、その結果をLLMのプロンプトにシームレスに統合できます。これにより、グラフベースの検索を活用して、説明可能でコンテキスト豊かな回答を生成し、LLM出力を向上させます。
フィーチャー
Graph_RAGとは？
Graph_RAGは、検索強化型生成（RAG）のための知識グラフを構築・クエリするためのPythonベースのフレームワークです。非構造化ドキュメントの取り込み、LLMやNLPツールを使用したエンティティ・リレーションの自動抽出、Neo4jなどのグラフデータベースへの保存をサポートしています。これにより、開発者は連結された知識グラフを構築し、セマンティックグラフクエリを実行して関連ノードや経路を特定し、取得したコンテキストをLLMのプロンプトに投入できます。モジュール式のパイプライン、設定可能なコンポーネント、統合例を提供し、エンドツーエンドのRAGアプリケーションを促進し、構造化された知識表現による回答の正確性と解釈性を向上させます。
誰がGraph_RAGを使うの？
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- AI研究者
- ソフトウェア開発者
- 知識管理の専門家
Graph_RAGの使い方は？
- 1. GitHubからGraph_RAGリポジトリをクローンします。
- 2. pip install -r requirements.txtで依存関係をインストールします。
- 3. 環境変数を設定し、グラフデータベース（例：Neo4j）をセットアップします。
- 4. ドキュメントコーパスを準備し、取り込み設定を調整します。
- 5. 取り込みパイプラインを実行してエンティティとリレーションを抽出します。
- 6. グラフ構築パイプラインを実行してグラフデータベースを更新します。
- 7. クエリモジュールを使用してセマンティックグラフ検索を行います。
- 8. 取得したコンテキストをRAG出力のためにLLMのプロンプトに統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Graph_RAGの主な特長・利点
コア機能
- ドキュメント取り込み
- エンティティ抽出
- リレーション抽出
- グラフデータベース保存
- セマンティックグラフクエリ
- RAGパイプライン統合
利点
- 回答の精度向上
- 説明可能な検索
- 構造化知識表現
- モジュール性と拡張性
- スケーラブルなグラフ保存
Graph_RAGの主な使用ケース・アプリケーション
- 企業の知識ベース構築
- コンテキストを活用したQ&Aシステム
- リンクデータに関する学術研究
- カスタマーサポートの知識グラフ
- ドキュメントインテリジェンスとコンプライアンス
Graph_RAGのFAQs
Graph_RAG会社情報
Graph_RAG のレビュー
5/5
Graph_RAGの主な競合と代替品は？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
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