Microsoftは2024年7月2日、LLMが生成する出力の精度を向上させるために利用するRAG（検索拡張生成）の機能を拡張/強化した「GraphRAG」をGitHub上で公開した。

• GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub -Microsoft Research Blog

• Welcome to GraphRAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、ユーザーのクエリに基づいて特定の分野や組織の内部ナレッジベースの情報を検索し、その結果を参照してAIの回答に組み合わせる技術。モデルを再トレーニングすることなく、これらの情報を生成結果に即座に反映できる。

一方、通常のRAGは情報検索したデータが散発的な場合に共通の属性を発見して内容を統合したり、膨大なドキュメント全体を俯瞰的に要約、理解することが不得意で、パフォーマンスの低下を招いていた。

GraphRAGは、LLMを使用して検索、取得したデータセットに基づく「ナレッジ グラフ」を作成し、これをもとに複雑な情報を分析して応答のパフォーマンスを大幅に向上させることができるというもの。2024年2月に発表され、さまざまなシナリオや情報による評価や研究を経て今回の公開に至った。

GraphRAGを手早く試したい場合、同社が提供するSolution Acceleratorパッケージの利用が推奨されている。これにより、Azureリソースを使用したユーザーフレンドリなエンドツーエンドの環境で利用が可能となる。