【ITニュース解説】From Brittle to Brilliant: A Developer's Guide to Building Trustworthy Graph RAG with Local LLMs

今日のデジタル世界では、大規模言語モデル（LLM）が非常に注目を集めているが、その能力を最大限に引き出し、さらに信頼性を高める技術としてRAG（Retrieval-Augmented Generation）が広く使われるようになった。RAGは、LLMが外部の情報源から関連するデータを取り出し、それに基づいて回答を生成することで、事実の誤り（ハルシネーション）を減らし、情報の正確性を向上させる。これにより、LLMは単なるおもしろいツールから、ビジネスで役立つ実用的な道具へと進化している。

最初のRAGシステムは、主に「ベクトル検索」という技術に基づいていた。これは、文書のテキスト情報を数値のベクトルに変換し、質問のベクトルと意味的に似ている文書を探し出す方法だ。この方法で、シンプルな質問応答タスクでは一定の成功を収めてきた。しかし、これらのシステムが試験的なプロジェクトから、企業の業務を支えるような重要なシステムへと拡大するにつれて、一つの大きな問題が明らかになってきた。それは、システムが密かに失敗する状態、つまり「隠れた失敗状態」だ。

従来のRAGパイプラインは、複数の情報源をたどって論理的に推論する必要があるような、複雑な質問に対してはうまくいかないことが多かった。なぜなら、ベクトル検索だけでは、企業内の膨大な知識ベースを単なる「ばらばらのテキストの塊」としてしか扱えず、文書間のつながりを考慮できないからだ。結果として、得られる回答は断片的で不完全になりがちだった。この設計上の短絡的なアプローチは、「文脈汚染」という危険な問題を引き起こす。これは、意味的には似ているが、文脈的には全く関係のない文書が検索されてしまい、LLMを誤った方向へ導いてしまう状況だ。例えば、ある種類の癌の治療法について質問した際に、別の種類の癌の研究論文が検索されてしまい、危険なほど誤った情報を生成してしまう可能性がある。このような問題は、短期的には迅速なベクトルインデックス作成で手軽に成果が出たように見えても、長期的にはシステムの脆さや頻繁なインデックスの再構築、そして戦略的な柔軟性の欠如といった「データプラットフォーム負債」として蓄積されていく。

この負債を解消し、より信頼性の高いRAGシステムを構築するために、企業は「知識グラフ」の活用へと移行する必要がある。これが「Graph RAG」という新しいパラダイムだ。Graph RAGは、ベクトル検索の高速性と、グラフ構造に基づく推論能力を組み合わせる。これにより、散在する複数の文書間をまたがる「多段階推論」が可能になる。現在の検索エンジンが、単なるキーワードマッチングから、知識グラフやLLM、そして意味的な意図を理解する方向へと進化したように、Graph RAGもまた、明示的な「エンティティと関係のグラフ」を構築することで、この進化を反映している。

Graph RAGの主要な特徴は「デュアル検索」というアプローチだ。まず、ベクトル検索を使って関連する文書や情報を「入り口」として見つけ出す。次に、その入り口から知識グラフを「探索」し、エンティティ間の関係をたどることで、複雑な多段階推論を行う。例えば、「プロジェクトフェニックスに携わったエンジニアが申請した特許を表示してください」という質問があった場合、従来のベクトル検索だけでは、この情報が単一の文書にまとまっていないため、正確な回答は難しい。しかし、Graph RAGであれば、「プロジェクトフェニックス」から関連する「エンジニア」を探し、さらにそのエンジニアが申請した「特許」へとグラフをたどることで、適切な情報を引き出すことができる。

このGraph RAGは、従来のベクトルRAGと比べて多くの点で優れている。従来のRAGが平坦なテキストの塊をデータモデルとし、意味的な類似性に基づく単一ホップの検索しかできないのに対し、Graph RAGはエンティティと関係のグラフをデータモデルとし、ベクトルとグラフ探索を組み合わせたハイブリッドな検索方法で複雑な推論や情報の統合を行う。これにより、従来のRAGが持つ多段階推論の失敗や文脈汚染といった弱点を克服し、より明示的な情報源の特定が可能になるため、生成される回答の信頼性が格段に向上する。さらに、VeritasGraphという具体的なGraph RAGの実装は、外部APIへの依存を減らし、システムをオンプレミス（自社内）で運用することを重視している。

VeritasGraphは、2つの主要なパイプラインで構成されている。一つは「インデックス作成パイプライン」で、これはオフラインで動作し、堅牢なデータ資産を構築する。もう一つは「クエリパイプライン」で、これはリアルタイムでハイブリッド検索を実行する。インデックス作成パイプラインでは、まず生のテキストデータを取り込み、小さな「テキストユニット」に分割する。次に、ローカルで動作するLLM（例えばLlama 3.1など）を使って、これらのテキストユニットから「ヘッド」「関係」「テール」という形式のエンティティと関係の三つ組を抽出する。このプロセスによって、Neo4jなどのグラフデータベースに「知識グラフ」が構築され、同時に意味的な入り口となる「ベクトルインデックス」も作成される。

クエリパイプラインでは、まずハイブリッド検索エンジンが起動する。ここで、ベクトル検索が質問の「入り口」を見つけ、その後、知識グラフ上を多段階で探索することで、質問に対する推論を行う。検索された情報の中から無関係なノイズを取り除き、関連性の高いものだけを残す「コンテキストの整理と再ランキング」が行われる。最後に、LoRAという技術で特定タスク向けに調整されたLLMが、回答を生成する際に、どのテキストユニットから情報が得られたかを明示する「属性付き生成」を行う。これにより、生成された情報の出所が明確になり、監査可能性が高まる。

VeritasGraphがオンプレミスでの運用を設計の柱としているのは、企業が「AI主権」を確保するためだ。外部のAPIに依存しないことで、データのプライバシーとコントロールを自社で完全に保持できる。これは外部API利用に伴うリスクを排除し、情報漏洩やセキュリティの懸念を軽減する。また、API利用料に依存しないため、コストを予測しやすくなる。さらに、LoRAによるファインチューニングは、大規模なGPUを必要とせずに効率的にLLMを特定のタスクに特化させることができ、これもオンプレミス運用を容易にする。このようなAI主権は、金融、防衛、医療といった機密性の高いデータを扱う業界において、非常に重要な要素となる。

VeritasGraphを導入するための具体的な手順も提示されている。まず、16以上のCPUコア、64〜128GBのRAM、そして24GB以上のVRAMを持つGPU（A100、H100、RTX 4090など）といったハードウェアが必要だ。ソフトウェアとしては、Docker、Python 3.10以降、NVIDIAツールキット、そしてOllamaが求められる。Ollamaを使ってllama3.1やnomic-embed-textのようなLLMモデルをローカルで動かす準備をし、LLMのコンテキストウィンドウを拡張することで、より長い文脈を扱えるように設定できる。その後、特定のドメイン（例えば「法律契約」）に合わせてプロンプトチューニングを行い、インデックス作成パイプラインを実行して知識グラフとベクトルインデックスを構築する。最終的には、Gradioのようなツールを使ってユーザーインターフェースを立ち上げ、Graph RAGシステムを利用できるようになる。

結論として、VeritasGraphは単なる技術的なアップグレードにとどまらず、RAGパイプラインに「信頼性」をもたらすものだ。多段階推論を可能にし、生成された回答の出所を明確にすることで監査可能な属性を提供し、オンプレミスのLLMによってAI主権を確保する。これにより、LLMの判断プロセスが透明になり（説明可能性）、生成された情報に対する責任の所在が明確になる（説明責任）。監査可能で、プライベートで、かつ主権を持つAIの未来を実現するための具体的な一歩が、このVeritasGraphなのだ。