GraphRAGがあなたのベクトルDBを置き換えます。

RAGシステムは紙上では強力に見えます：文書をベクトルデータベースにダンプし、すべてを埋め込み、セマンティック検索に任せる。それは、あなたの世界がPDFマニュアルのように固定的で、変化が遅く、時を超えたものである限り機能します。しかし、データがリアルタイムで動き出す瞬間、その埋め込みは時限爆弾に変わります。

人事データはこの脆弱性を瞬時に暴露します。昇進、チームの再編成、プロジェクトの割り当ては日々、時には時間単位で変化します。「アリスがボブのもとで働く」が「アリスがサラのもとで働く」になり、「プロジェクトXからAI戦略プロジェクトに移動」となると、従来のベクトルRAGは全体のコーパスに対して再度インジェストを実行しない限り、何も変わったことに気づくことはできません。

その静的な思考法は、「10歳の子供に良い科学のギフトは何ですか？」といった質問には適しています。答えは、あまり変わらない永続的なブログ記事や商品レビュー、STEMおもちゃガイドから得られます。一度の埋め込み処理とPineconeやWeaviateのようなベクトルデータベースが、そのクエリを何ヶ月も快適に処理することができます。

「ボブのチームが監査中のため、プロジェクトXに現在誰が利用可能ですか？」に置き換えると、全体の構造が崩れてしまいます。今、知る必要があるのは以下のことです： - フロントエンドスキルを持っている社員 - ボブのチームに所属しているかどうか - 現在監査中のチーム - 除外すべき過去のAIプロジェクト履歴を持つ人

ベクトルRAGは、すべてを密な埋め込みに平坦化します—「アリスはボブに報告する」、「ボブはプラットフォームを管理する」、「監査中のプラットフォームチーム」—これにより、マルチホップ推論に必要な明示的なリンクが消失します。人事の更新が入ると、クエリを大まかに正しく保つために、ドキュメントセット全体のO(N)再埋め込みに直面します。数万人の従業員とポリシーを持つ中規模の組織では、現実が変わるたびに常にGPUの負荷がかかり、クラウド請求が膨れ上がり、レイテンシーのスパイクが発生することを意味します。

リアルタイムアシスタントにはそれを許容する余裕はありません。「今すぐプロジェクトXに参加できるのは誰ですか？」と尋ねるHRエージェントは、最後の昇進状況、最新の監査状況、そして最新のプロジェクト staffing をミリ秒単位で反映しなければなりません。増分更新と明示的な関係がなければ、あなたのベクターバック型RAGは「AIアシスタント」から「非常に高価なキャッシュを持つ古くなったオートコンプリート」に変わってしまいます。

ベクトル検索は賢く聞こえます：すべてを密なベクトルに変換し、コサイン類似度に残りを任せます。しかし、そのトリックには隠れたコストがあります—構造が壊れてしまうのです。「アリスはボブに報告する」、「ボブはプラットフォームチームを管理している」、「プラットフォームチームは監査中だ」を埋め込むと、もはや三つの関連する事実ではなく、高次元の霧の中に三つの無関係なポイントが存在することになります。

関係が埋め込みに平坦化されると、マルチホップ推論は崩れ始めます。「監査を受けているチームに属する誰かに報告しているのは誰ですか？」と尋ねることは、もはや存在しないグラフをモデルに再構築させることを強いることになります。余分な一歩ごとにノイズが増幅されるため、二段階の連鎖は揺れ動き、三段階では正確性が崩壊します。

ベクトルRAGシステムは、過剰にチャンクを取得してLLMがそれらをまとめることを期待することで、多段階論理を擬似的に演出しようとします。これは非常にスケールが悪いです。追加のホップごとに、近似的な隣接データが増え、無関係なテキストが増え、プロンプトが大きくなるため、モデルは散乱から構造を推測しなければならず、明示的な接続を traversing できません。

グラフベースのシステムはそれをひっくり返します。「アリス → ボブ → プラットフォームチーム → 監査中」という流れは、埋め込みから推測するのではなく、ミリ秒単位でたどることができる経路になります。「ボブのチームにはいないフロントエンドの専門家を見つけてください、なぜなら彼らは監査中です」と尋ねると、エンジンはグラフを辿り、チーム、役割、監査状況でフィルタリングし、LLMに正確なサブグラフを渡します。

時間はベクトルデータベースをさらに速く壊します。標準的なベクトルストアには時間的有効性という概念がなく、「アリスがボブに報告する」という埋め込みは、それが昨年のものであれ5分前のものであれ、同じように見えます。ドキュメントのバージョン管理やメタデータとしてのタイムスタンプを追加することはできますが、類似性検索自体は、事実がもはや現実でなくなった時点を無視しています。

FalkorDBの独自のベンチマークは、その差を痛感させます。複雑な多段階エンタープライズクエリにおいて、従来のベクトルRAGは57.50%の精度しか達成できませんが、時間的グラフによって強化されたGraphRAGは81.67%に達します。同じ言語モデル、同じ質問で、あとはあいまいなベクトルホップを決定論的なグラフトラバーサルに置き換えるだけで、24.17ポイントの向上が得られます。

Graph RAGは情報取得のメンタルモデルを逆転させます。すべての情報を密なベクトルに詰め込むのではなく、ノード（人、チーム、プロジェクト、ルール）とエッジ（reports_to、works_on、under_audit）をシステムが直接推論できるファーストクラスのオブジェクトとして保持します。「アリスはボブに報告する」と「ボブのチームは監査中である」という明示的な事実は、1536次元の埋め込みの中の雰囲気ではなく、明確な情報として残ります。

その構造により、インクリメンタルエッジ更新が可能になり、フルリインデックス作業は不要になります。アリスがディレクターに昇進し、CTOの下に移り、プロジェクトXからAI戦略に移るとき、Graph RAGは数ミリ秒でごく少数のエッジとプロパティを更新します。Nサイズの再埋め込みも、徹夜のバッチジョブも、キャッシュ無効化の地獄もありません。

パスベースのトラバースは、これらのエッジを推論エンジンに変えます。「ボブのチームに所属せず、AIプロジェクトに携わったことのないフロントエンドの専門家が必要ですか？」システムは具体的なパスをたどります：候補者 → スキル → チーム → プロジェクト → コンプライアンスルール。それぞれの制約を一歩ずつ強制します。精度は、ベクターのみのRAGがしばしばそうなるように、2、3回のホップ後に急落することはありません。

複雑なドメインは、このモデルにほぼ恥ずかしいほど適合します。組織図は、人物–チーム–マネージャー–プロジェクトのグラフになります。サプライチェーンは、サプライヤー–コンポーネント–工場–出荷の経路になり、リスクやSLAノードが側にぶら下がります。コンプライアンスは、支配するエンティティに直接接続されたルール、義務、例外に変わります。

時間的文脈はその境界に沿っても存在します。Graphitiのようなフレームワークは、タイムスタンプと有効期間を付与し、クエリが「3月1日にアリスを管理したのは誰か？」と尋ねることで、歴史的に正しい回答を得られるようにします。その後、FalcorDBのようなリアルタイムエンジンが、低遅延の応答を実現するためにスパースマトリックス加速を使用してこれらのトラバーサルを実行します。

ベクトルのみの検索よりもどのようにスケーラブルであるか、クエリのレイテンシーや複雑なクエリにおけるマルチホップ精度（81.67%対57.50%）を含む詳細な技術的分析については、VectorRAG vs GraphRAG: 2025年3月の技術的課題をお読みください。

GraphRAGは、Yeyu Labのデモの背後にあるスタックを見た瞬間、抽象的なアイデアから具体的なものになります：FalkorDB、Graphiti、そしてGoogleのGeminiがADKを通じて接続されています。それぞれの要素は、ストレージ、構造、賢さという問題の層を担っており、エージェントは「誰がプロジェクトXに参加すべきか？」と答えることができ、組織図はリアルタイムで変化します。

FalkorDBは、高性能なグラフストアとして機能します。希薄行列と線形代数演算を用いてクエリを加速させるため、「従業員 → チーム → プロジェクト → コンプライアンスルール」といったトラバースは数ミリ秒で解決され、秒単位ではありません。デモの「タレントグラフ」では、15人の従業員、4つのチーム、複数のプロジェクトを再埋め込みすることなくジャンプできることを意味します。

それに加えて、GraphitiはFalkorDBを静的な組織図ではなく、時間的知識グラフに変えます。プロモーション、再編成、プロジェクトの移動などのイベントを取り込み、それに有効期間を付与することで、システムはアリスが誰に報告しているかだけでなく、その関係がいつ始まり、いつ終わったかも知っています。アリスがプロジェクトXからAI戦略に移り、CTOに報告する場合、Graphitiは新しいエッジを記録し、古いエッジを退役させますが、グラフ全体を再作成することはありません。

最前線では、Google Geminiがエージェント開発キット（ADK）によって調整され、自然言語、ツール呼び出し、音声インタラクションを処理しています。Geminiは「Bobのチームに属さず、AIプロジェクトに一度も関わったことがないProject Xのフロントエンド専門家を見つけて」というリクエストを解析し、その後ADKがGraphitiを支えるツールにルーティングし、FalkorDBに問い合わせます。その結果、具体的な答え—マリア・ガルシア—が得られ、あいまいな類似スコアではなく、経路ベースのトラバースと時間フィルターに基づいています。

このスタックは、知識のためのリアルタイムグラフネイティブオペレーティングシステムのように機能します。FalkorDBは接続を保存し、Graphitiはそれらが時間とともに進化する方法を管理し、Gemini+ADKはその生きたグラフを実際に操作できる会話型の音声駆動エージェントに変えます。

FalkorDBは、単なる洗練されたNeo4jのクローンのようには機能せず、グラフを扱う数学エンジンのように機能します。従来のグラフデータベースがポインタ重視のデータ構造やインデックス操作に依存するのに対し、FalkorDBはグラフをスパース行列にコンパイルし、クエリを線形代数の演算として実行します。

裏側では、すべての関係は巨大で疎な隣接行列の一部になります。FalkorDBはこれを圧縮された疎形式で保存し、高度に最適化されたBLASスタイルのルーチンを使用しています。そのため、「アリスのマネージャーのマネージャーに報告するのは誰？」といったトラバーサルは、何百万ものポインタホップを必要とする代わりに、いくつかの行列積とフィルタに変換されます。

このデザインは、あなたのRAGエージェントが常に変化する組織図に対してリアルタイムの回答を必要とする際に効果を発揮します。マトリックス操作は多数のノードで一度にバッチ処理を行うため、マルチホップクエリ、到達可能性チェック、近隣拡張がグラフが数百万のエッジに成長しても迅速に保たれます。

FalkorDBはその運用ストーリーを徹底的にシンプルに保っています。Kubernetesの複雑な設定をしたり、JVMヒープサイズを調整する必要はありません。デモでYeyuが使用しているのと同じスタックを、1つのDockerコマンドで起動するだけです： - `docker run -p 6379:6379 -p 3000:3000 -it --rm -v ./data:/var/lib/falkordb/data falkordb/falkordb`

ポート6379は、ほとんどのクライアントが使用するRedis互換のAPIを提供し、ポート3000はライブでグラフを視覚化するための組み込みUIを提供します。エージェントがアリスを昇進させたり、プロジェクト間でチームを移動させたりする際に、ノードとエッジがリアルタイムで更新される様子を観察できます。

PythonからFalkorDBにアクセスするのは、重いドライバと格闘するよりもRedisを使用するように感じます。ビデオの「タレントグラフ」の設定を反映した最小限の例は次のようになります：

```python インポート redis ```

r = redis.Redis(host="localhost", port=6379)

# 小さな組織図を作成 クエリ = """ CREATE (:Person {name: 'アリス・ジョンソン'})-[:REPORTS_TO]->(:Person {name: 'ボブ・トンプソン'}), (:Project {name: 'プロジェクトX'}), (:Person {name: 'アリス・ジョンソン'})-[:WORKS_ON]->(:Project {name: 'プロジェクトX'}) """ r.execute_command("GRAPH.QUERY", "タレントグラフ", クエリ)

# 質問: アリスを管理しているのは誰ですか？また、彼女はどのプロジェクトに関わっていますか？ result = r.execute_command( "GRAPH.QUERY", "TalentGraph", """ MATCH (a:Person {name:'アリス・ジョンソン'})-[:REPORTS_TO]->(m), (a)-[:WORKS_ON]->(p:Project) RETURN m.name, p.name """ ) print(result)

その少量のコードが、あなたのGraphRAGエージェントにミリ秒単位で豊富で構造化されたコンテキストへのアクセスを提供します。

Graphitiはあなたのナレッジグラフをタイムマシンに変えます。データを一つの静止したスナップショットとして扱うのではなく、すべての変化をタイムライン上で生き続けるイベントとして扱うため、あなたのRAGエージェントは何がいつ、どのくらいの間真実であったかを推論することができます。

従来のRAGは事実を上書きします：アリスはボブに報告していましたが、今はサラに報告しています。古い関係はただ消えてしまいます。Graphitiは履歴を削除することを拒否します。すべてのエッジを保持し、特定のタイムスタンプで有効または無効としてマークし、クエリが組織図のgitコミットのようにそれらのバージョンを辿れるようにします。

Graphitiでは、すべての更新はエピソードとして届きます。エピソードは、"2025-03-02T10:15Z: アリスがディレクターに昇進し、CTOに報告し、AI戦略プロジェクトに移動"といった事実のタイムスタンプ付きバンドルです。以前の「アリスはボブに報告」と「アリスはプロジェクトXに関与」がグラフに残りますが、Graphitiはそれらをそのタイムスタンプ以降はもはや有効でないとフラグを立てます。

各エッジには明示的な時間メタデータが付与されています：開始時刻、オプションの終了時刻、及び有効性フラグです。GeminiがFalkorDBに「アリスのマネージャーは誰ですか？」と尋ねると、Graphitiは時間フィルターを挿入します：「現在の時点で」、「先 quarter の時点で」、「監査が始まる前に」。クエリは単に「マネージャー」ではなく「tにおけるマネージャー」となり、標準的なベクトルRAGでは表現できません。

その時間モデルは、次のような質問を解決します： - 「監査が始まる直前にプロジェクトXを管理していたのは誰ですか？」 - 「ボブのチームが監査を受けていた時期に、彼の下で働いたエンジニアは誰ですか？」 - 「フロントエンドの専門知識を持っているが、先月にはAIプロジェクトに関与していなかったのは誰ですか？」

ベクトルデータベースはここで苦労します。なぜなら、埋め込みが明示的な時間制約のある関係をエンコードしないからです。すべての昇進やチームの再編成の後にHRコーパス全体を再埋め込みすることは、最新の状態を得るだけであり、状態の連続を提供するものではありません。2回前の再編成で誰が誰に報告していたかを再構築することは、別のイベントストアやカスタム変更ログなしには不可能です。

Graphitiはそのイベントストアをグラフ自体に組み込みます。時間的エッジはスキル、チーム、プロジェクトと共に配置されているため、「フロントエンドの専門家 → ボブのチームには所属していない → AIプロジェクトには参加したことがない → 時間tに利用可能」というようなマルチホップクエリは、脆弱なログと埋め込みの組み合わせではなく、時間フィルタを伴う単一のグラフトラバースとして実行されます。

開発者は、このデザインをGraphiti - GitHub リポジトリで直接確認できます。ここでは、エピソード、時間的エッジ、および動的環境のクエリパターンが文書化されています。FalkorDBの高速トラバーサルと組み合わせることで、GraphitiはGraphRAGを、組織が経たすべての状態を記憶するシステムに変えます。最後のフレームだけではなく、すべての状態を記憶します。

このデモでのグラフ構築は、単一のPythonファイル`setup_graph.py`で始まります。Cypherやスキーマファイルを手動で作成する代わりに、このスクリプトは自然言語をGraphitiにストリーミングし、そこから直接FalkorDBに接続します。Graphitiを稼働中のFalkorDBインスタンスに指示し、Gemini APIキーを渡し、会社のいくつかの高レベルな「エピソード」説明を定義します。

それらのエピソードは短く、人間が読みやすい段落のように見えます。1つはTechNovaの組織図を説明し、別の1つはそのプロジェクト、また別の1つはそのコンプライアンスルールや機能を説明することができます。各ブロックはエピソードとなり、Graphitiが後で再生、差分解析、または上書きできる時間スタンプ付きの現実の切り取りです。

内部では、Graphitiは各エピソードを非常に特定のシステムプロンプトを持つLLM（大規模言語モデル）であるGeminiに送信します。そのプロンプトは、Geminiに従業員、チーム、プロジェクト、スキル、ポリシーなどのエンティティを抽出し、それらを自由形式のテキストではなくノードとエッジとして表現するよう指示します。その結果、GraphitiはFalkorDBに直接コミットできる構造化グラフペイロードを生成します。

「アリス・ジョンソンがボブ・トンプソンに報告し、プロジェクトXをリードする」というエピソードは、小さなサブグラフに変わります。Graphitiはアリスのために`Employee`ノードを、ボブのために別の`Employee`ノードを、プロジェクトXのために`Project`ノードを作成し、`REPORTS_TO`や`LEADS`などのエッジを生成します。これらの関係は開発者が手動で書く必要はなく、LLMが文脈から推測し、Graphitiが一貫したスキーマを強制します。

時間メタデータはすべての書き込みに伴います。Graphitiは、Aliceがディレクターになった時期、AI戦略プロジェクトに異動した時期、Bobのチームが監査を受けていた時期などの有効ウィンドウとエピソードIDを付与します。後のエピソードでAliceが昇進したり、プロジェクトが再割り当てされた場合でも、歴史は上書きされず、新しいタイムスタンプを持つ新しいエッジが追加されます。

パンチライン：組織を英語で説明するだけで、密度の高い検索可能な知識ベースを構築できます。移行スクリプトも、手作業で作成したCSVも、脆弱なETLパイプラインも不要です。迅速に変化する組織にとって、これはあなたのGraphRAGエージェントが、あなたが話すスピードで現実に即した状態を維持できることを意味します。

ユーザーはサイファーを使いません。彼らはHRの言葉を話します。問い合わせは「ボブのチームにはいないフロントエンドの専門家を見つけてください。彼らは監査中だからです」となり、「MATCH (e:Employee)-[:HAS_SKILL]->(:Skill {name:'Frontend'})…」のようにはなりません。この自然言語とグラフに適した構造とのミスマッチが、多くのGraphRAGデモが静かに失敗する原因です。

Yeyuのエージェントは、LLMを単一のオラクルではなくクエリプランナーに変えることでこれを解決します。Geminiは1つの巨大なグラフクエリを実行するのではなく、リクエストをより小さく、ターゲットを絞ったサブ問題に分解し、それぞれが特定のトラバーサルにマッピングされます。その後、エージェントはこれらの部分的な回答を最終的な決定へとまとめます。

その計画の核心は、search_hr_informationツールにあります。ADKエージェントの視点から見ると、単なる呼び出し可能なツールですが、内部ではGraphitiを通じてFalkorDBに対して複数のグラフ操作を調整しています。これは「ボブのチーム」や「フロントエンドのエキスパート」をノードラベル、エッジタイプ、時間的制約に変換する面倒な作業を処理します。

そのツールの中で、作業を支えるのはgenerate_search_queriesです。ユーザーの発話を受けて、Geminiは「フロントエンドの専門家を全て見つける」、「ボブのチームメンバーを見つける」、または「AIプロジェクトの履歴を持つ従業員を見つける」といった明確な意図を持つ構造化されたサブクエリのリストを生成します。各サブクエリは特定のグラフトラバーサルパターンとオプションの時間ウィンドウにマッピングされます。

「ボブのチームにいないフロントエンドの専門家」リクエストについて、内訳はおおよそ次のようになります：

• 1能力 = “フロントエンド” のノードを特定する
• 2ボブのチーム全員を集めるために報告ラインを辿る
• 3AI関連のタグが付けられたプロジェクトのエッジを巡る
• 4ボブのチームのメンバーやAIプロジェクトに関わっている人をフロントエンドプールから除外してください。

各ステップはグラフに個別にヒットし、しばしば数回のジャンプを伴う単純なMATCHとして行われ、FalkorDBはこれをミリ秒で実行できます。

この多段階アプローチは、単一の複雑なクエリに対して3つの点で優れています。第一に、あいまいさを処理します。「フロントエンドエキスパート」がスキル、役割、またはチームを意味する可能性がある場合、generate_search_queriesは各解釈を探索し、結果を比較することができます。第二に、不完全なデータに対して耐性があります。一つのトラバースで欠けているデータが全体の結果を悪化させることはなく、他のサブクエリが依然として証拠を提供します。

第三に、明示的な証拠の融合を可能にします。このエージェントは、異なるトラバースからの候補セット—スキル、報告ライン、プロジェクト履歴—を、すべての制約が単一の埋め込み距離にエンコードされることを期待するのではなく、集合演算を用いて統合します。この構成的推論こそが、グラフ構造とLLMプランナーの組み合わせが従来のベクター検索を上回るポイントです。

ライブデモは、サニティチェックから始まります。「ねえ、アリスについて教えて。彼女のマネージャーは誰で、どんなプロジェクトに取り組んでいるの？」エージェントは、アリス・ジョンソンはボブ・トンプソンに報告し、トム・アンダーソンのためにプロジェクトXを主導していると答え、その後トムのマネージャー（ジェームズ・ウィルソン）、プロジェクトXでの役割、そしてスキルスタック（スプリングブート、Java、PostgreSQL、さらにAWS認定）についても追及します。

FalkorDBのグラフビューはこれを即座に裏付けます：アリスのノードはボブに「reports_to」エッジで接続されており、プロジェクトXには「works_on」エッジで接続されています。トムのノードはジェームズ・ウィルソンにつながり、プロジェクトXと彼の能力に対して並行するエッジがあり、すべては不透明なベクトルではなく、第一級のグラフ関係です。

プロモーションの更新が実際のストレステストに変わります。ユーザー曰く：「アリスは現在ディレクターに昇進し、CTOに報告し、プロジェクトXからAI戦略プロジェクトに移動しました。」その裏では、Graphitiのadd_hr_informationツールがアリスの新しいタイムスタンプ付き「雇用エピソード」を作成し、ボブおよびプロジェクトXへの古いエッジを閉じ、新たにサラ・チェン（CTO）およびAI戦略プロジェクトへの新しいエッジを開いています。

時間の認識がここで重要です。ユーザーがすぐに「彼女のマネージャーの名前とプロジェクト名をもう一度教えて」と尋ねると、エージェントは最新の有効なエピソードのみを読み取り、ドキュメントを再取り込みしたりベクトルを再埋め込んだりすることなく、サラ・チェンとAI戦略プロジェクトを返します。

複雑なクエリが次にあります：「ボブのチームに所属しておらず、以前のAIプロジェクトに関与したことがないフロントエンドの専門家をプロジェクトXに参加させる必要があります。」エージェントはこれをグラフの制約に分解します： - スキルタグ「フロントエンド」を持つノード - プロジェクトXへのエッジが許可される（候補者の割り当て） - ボブ・トンプソンのチームへの「メンバーシップ」パスがない - AIタグ付きプロジェクトへの「関与した」エッジがない

FalkorDBを通じて候補者を段階的にフィルタリングします。アレックス・チェンはフロントエンドスキルにマッチしますが、「worked_on」エッジがAI戦略プロジェクトに関連しているため除外されます。マリア・ガルシアはすべてのフィルターを通過します：フロントエンドの専門家ノードで、ソフィー・マルティネスに報告し、フロントエンドチームに所属し、AIプロジェクトへのエッジがないため、エージェントは彼女を推奨の採用候補として浮上させます。

正確なツール呼び出しとグラフスキーマを確認したい方のために、ADK Graph Demo - YouTubeデモリポジトリには、完全なsetup_graph.pyとエージェントロジックが含まれています。

ほとんどのRAGデモはHRダッシュボードやおもちゃの組織図で止まりますが、GraphRAGの本当のターゲットは高リスク・高離職のデータにあります。関係性が瞬時に変化する場所では、時系列ナレッジグラフが毎回埋め込みの山を上回ります。

サプライチェーンから始めましょう。現代の製造業者は、数千のサプライヤー、SKU、ルートを管理しており、単一の遅れたコンテナが数十の工場に影響を及ぼす可能性があります。GraphRAGシステムは、サプライヤー、出荷、港、契約、品質インシデント、および在庫レベルを明示的なノードとエッジとしてモデル化し、その後、状態を「計画中」から「輸送中」、「税関で滞留中」へと数秒で切り替わるタイムスタンプ付きの事実として追跡します。

その構造は、圧力の下で信頼性を持って表現できないクエリを可能にします。例えば： - 「昨日の港のストライキの影響を受けた地域からの部品に依存するすべての出荷を表示してください。」 - 「品質監査に一度も不合格になったことがなく、5日以内のリードタイムを満たせる代替サプライヤーを見つけてください。」 - 「この倉庫が次の2時間以内にオフラインになる場合、どの注文がリスクにさらされますか？」

金融サービスはさらに大きな勝利になるかもしれません。詐欺は基本的に関係性に関するものです：アカウント、デバイス、IP、商人、そして突然疑わしいパターンを形成する取引です。Graphitiスタイルの時間的認識により、GraphRAGシステムは、時間の経過とともに現れたり強化されたり減衰したりするエッジとして、資金の流れや共有される属性を表現することができます。

リアルタイムの質問を可能にします。例えば： - 「過去24時間でアカウントが凍結されたデバイスを共有しているフラグカード」 - 「10分以内に4つ以上の新規作成アカウントを経由する取引パスの検出」 - 「今週、新たな高リスクサブグラフでハブとなった商人の発見」

未来の企業スタックでは、ベクトルRAGとGraphRAGは対立するのではなく融合します。ベクトル検索は、混沌とした言語から候補となるエンティティに飛びつく最速の方法であり続けますが、GraphRAGはFalkorDBやGraphitiなどのエンジンをバックに持ち、HRデモで既に証明されたように、ノードと同じくらいエッジが重要な動的で接続された世界に対する推論を扱います。

Graph RAGとは何ですか？

Graph RAGは、情報を保存・取得するためにグラフデータベースを使用するリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションシステムです。データポイント間の関係を保持する点に優れており、ベクトルのみのアプローチと比較して、より迅速な更新と優れた多段階推論を可能にします。

なぜGraph RAGはリアルタイムデータに優れているのですか？

それはインクリメンタルアップデートをサポートしています。情報が変更された際に全体のドキュメントを再埋め込むのではなく、Graph RAGは特定のノードやエッジをミリ秒単位で修正できるため、HRシステムやサプライチェーン追跡のような動的な環境に最適です。

ファルコルDBとは何ですか？

FalkorDBは、グラフデータをスパース行列として表現し、クエリに線形代数を使用する高性能なグラフデータベースです。このアーキテクチャにより、リアルタイムのグラフRAGシステムで必要とされる複雑なトラバースに対して、非常に高速に動作します。

グラフRAGとベクターRAGは一緒に使用できますか？

はい、ハイブリッドアプローチはますます人気が高まっています。これは、構造化された関係データと複雑な推論に対してGraph RAGを使用し、非構造化テキストのセマンティック検索にはVector RAGを活用することで、両方の手法の強みを融合させています。