GraphRAG

私たちは、グラフとベクトルを融合させて両方のベクトルよりも優れたものを作り出し、次世代のRetrieval Augmented Generationを構築しています。目標は、幻覚を起こすチャットボットや信頼の欠如といった問題なく、企業がRAG技術を採用できるようにすることです。

ナレッジグラフとベクトルDBを統合する理由

幻覚にさよなら

現在のLLM（大規模言語モデル）の限界は、ベクトルデータベースの限界にあります。ベクトルデータベースは、その能力にもかかわらず、しばしばデータの「幻覚」を引き起こします。

このギャップを埋め、特定のユースケースにおける基本的なLLMの精度を向上させるために、RAGは非常に役立ちましたが、現在はベクトルDBの使用によって制限されています。

その可能性を最大限に引き出すには、コンテキストが必要です。ナレッジグラフは、このために構築されています。

両方の長所

Standupcodeでは、より高速で正確かつコンテキストを意識したソリューションを実現するために、2つの世界のハイブリッド化が未来であると考えています。

ベクトル埋め込みは、高速で効率的な事前フィルタリングを提供し、検索範囲を絞り込みます。そして、ナレッジグラフが登場し、豊富なコンテキストと関係性を提供します。

Graph RAGの登場

Standupcodeは、革新的なソリューションであるGraphRAGをご紹介します。ナレッジグラフのコンテキストの豊かさとRAGタスクの動的な力を融合させることで、LLMが複雑な質問に正確に答えるために必要なコンテキストを提供します。

その結果、データの本質を捉えた、正確で関連性の高い、洞察に満ちた回答が得られます。

精度の向上、スケーラビリティ、パフォーマンス

GraphRAGを使用すると、「データとのチャット」という概念が現実のものとなり、データが静的なリポジトリからアクティブで会話型の партнером に変わります。

非構造化データが利用可能かつ有用になり、ビジネス上のあらゆる質問に答えることができるようになります。

Standupcodeでの取り組み方

非構造化テキストをグラフに変換する方法

1. ドキュメントのインポートと解析

各ドキュメントは、テキストチャンクを抽出してメタデータを保存できるように、慎重にクリーニングおよび前処理されます。

2. エンティティ認識とリンキング

チャンクは、自然言語構造化APIを通じて処理され、エンティティとその間の関係を識別し、ナレッジグラフを生成します。

3. 埋め込みとベクトル管理

その後、チャンクは並行してベクトル化されます。

4. データベースのマージと調整

NLS APIからの構造化された出力と埋め込みの両方が単一のデータベースに保存され、すべてのRAGアプリケーションを強化する準備が整います。

顧客のフィードバック

以下のレビューは、当社ウェブサイトで収集されました。

4 スター評価基づく 100 レビュー数

優れたサービスとサポート

GraphRAGのおかげでデータの可視化が飛躍的に向上しました。サポートの迅速な対応には感謝しています。

レビュー提供者石川俊彦さん (データサイエンティスト)

データ管理の最適化ツール

GraphRAGでデータ管理が効率化し、重要な洞察も得やすくなりました。いくつかの改善点もありますが、全体的に満足しています。

レビュー提供者鈴木大地さん (データアナリスト)

簡単かつ効率的なツール

GraphRAGは大規模なデータ処理での効率性が素晴らしく、視覚化も直感的で簡単です。

レビュー提供者高田英男さん (ビジネスインテリジェンスマネージャー)

分析ツールとして信頼できます

GraphRAGの分析機能は優れており、当社の技術スタックの価値ある一部となっています。

レビュー提供者森本太一さん (ITスペシャリスト)

データプロジェクトに最適

GraphRAGは私たちのデータプロジェクトのゲームチェンジャーです。信頼性が高く、視覚化も素晴らしい。

レビュー提供者中川一真さん (データエンジニア)

優れた視覚化機能

GraphRAGの視覚化はとても分かりやすいですが、さらにカスタマイズ機能があれば完璧です。

レビュー提供者中村達也さん (リサーチアナリスト)

簡単操作と豊富な機能

初心者でも使いやすく、チームにとって欠かせないツールです。

レビュー提供者佐々木太郎さん (プロジェクトマネージャー)

頼りになるツール

GraphRAGのパフォーマンスは素晴らしく、データの視覚化ニーズに完璧に対応しています。

レビュー提供者小林浩一さん (オペレーションマネージャー)

視覚化ツールとして良いが改善の余地あり

GraphRAGは基本的な視覚化に適していますが、他ツールとの統合がもう少し柔軟だとありがたいです。

レビュー提供者田中智彦さん (ソフトウェア開発者)

一流のサポート体制

GraphRAGのカスタマーサポートは一流で、サポートのおかげでスムーズに使えています。

レビュー提供者山田隆一さん (カスタマーサポートマネージャー)

質問がありますか？以下で答えを見つけてください！

最もよくある質問

GraphRAGは、グラフベースのRetrieval-Augmented Generationの略で、グラフデータベースの力をレトリバル拡張生成技術と組み合わせた高度なフレームワークです。ナレッジグラフを使用して、構造化されたグラフデータベースから関連情報を取得することで、AIアプリケーションの応答の質を高め、より正確でコンテキストに関連した包括的な応答を保証します。

GraphRAGは、まずグラフデータベースに対してクエリを実行し、ユーザーのクエリに基づいて関連する情報ノードを取得します。次に、この情報は生成的AIモデルに供給され、グラフのコンテキストを使用して正確で情報に基づいた応答が生成されます。検索機能と生成機能の両方を活用することで、GraphRAGは正確で微妙なニュアンスを含む回答を提供します。

ニューラルネットワークベースの生成のみに依存する従来のAIモデルとは異なり、GraphRAGはグラフデータベースからの構造化された知識を組み込んでおり、より信頼性が高くコンテキストを意識した応答を生成します。このハイブリッドアプローチは、検索ベースと生成ベースの両方の方法の長所を組み合わせたもので、情報が関連性が高く正確に表現されるようにします。

はい、GraphRAGは、さまざまな既存のシステムやプラットフォームと互換性を持つように設計されています。エンタープライズITインフラストラクチャ、カスタマーサポートシステム、コンテンツ管理システムなどに統合できます。モジュール式のアーキテクチャにより、APIやその他のソフトウェアコンポーネントと簡単に統合できるため、さまざまなユースケースに柔軟に対応できます。