「グラフデータベース」とは何か？

　大規模言語モデル（LLM）とベクトルデータベースを活用したRAGシステムは、ハルシネーションリスクに対する有効なソリューションとして注目を集めてきた。

　しかし、そのRAGでも、ハルシネーションを完全に排除するまでには至っていないのが現状だ。

　そうした中で、現在注目されているのがグラフデータベースである。

　この技術自体はそれほど新しいものではなく、2000年代に登場してソーシャルメディアの発展に伴い関心を集めたが、それ以降は特に脚光を浴びることはなかった。

　しかし、2023年以降、RAGシステムの試行が増えるに伴い、その課題が明らかになる中で、グラフデータベースを用いたアプローチへの期待が集まりつつある。

　グラフデータベースとは、データをノード（点）とエッジ（線）を使って表現し、データ間の関係性を管理するデータベースのことだ。グラフデータベースの特徴は、複雑なデータ間の関係を効率的に検索し、適切な情報をLLMに供給できる点にある。

　グラフデータベースの代表的な例として、2007年にリリースされたNeo4jが挙げられる。


　Neo4jは、ノードとエッジを使ってデータを表現しつつ、特に複雑な関係性を高速にクエリするために設計されている。

　Neo4jのGDS（Graph Data Science）ライブラリは、ベクトル類似性の検索や、埋め込みモデルとの連携に強みを持っており、これがLLMと組み合わせる際の実用的なアプローチとして再評価されている。従来のリレーショナルな検索ではなく、ノード間の関係を活用した検索や、グラフベースの知識管理が強化されることで、より効率的なデータ検索やRAGの実現に寄与している。

GraphRAGは正確性「5割増し」？

　そんなグラフデータベースを用いたRAG、いわゆるGraphRAGは、従来のRAGと比較して、より高品質な回答を生成できる可能性がある。Data.worldが2023年末に発表した調査によると、GraphRAGは平均して、LLMの応答の正確性を3倍向上させたという。43項目の業務に関する質問に対して、知識グラフを活用することで、応答の正確性が54.2％改善されたとの結果が示されている。

　また、マイクロソフトの研究によると、GraphRAGは従来のRAGと比較して、26％から97％少ないトークン数で回答を生成できることが明らかになった。これは、GraphRAGがより効率的であり、コスト面でも優れていることを示唆する数字だ。

　さらに、リンクトインの顧客サービスアプリケーションにGraphRAGを導入した事例では、問題解決にかかる時間の中央値が28.6％削減されたという結果が報告されている。GraphRAGが回答の正確性だけでなく、スピードでも優れていることを示唆する調査結果となる。

　このようなグラフデータベースの再評価の動きは、ガートナーの予測にも表れている。同社は、2025年までにデータ分析ワークロードの80％でグラフ技術が活用されると予測しており、2021年の10％から大幅な増加が見込まれている。 【次ページ】アップル財務報告書の分析で示した「圧倒的な実力」