ナレッジグラフ

ナレッジグラフ（Knowledge Graph）とは、現実世界の「エンティティ（実体）」とエンティティ間の「関係（リレーション）」を有向グラフ形式で表現した構造化された知識ベースです。「東京（エンティティ）」→「首都である（関係）」→「日本（エンティティ）」のように、三つ組（トリプル）の形で知識を表現します。

ナレッジグラフが重要な理由は、テキストのような非構造化データと比較して、関係性・文脈・推論が機械処理に適した形式で表現されているためです。Googleは2012年に「Google Knowledge Graph」を導入し、検索結果の右側に表示される情報ボックス（ナレッジパネル）に活用しています。これにより検索クエリに対してより直接的な答えを提供できるようになりました。

RAGシステムへの応用として、graph-ragでは文書からエンティティと関係を自動抽出してナレッジグラフを構築し、複数の文書にまたがる「誰が誰とどのような関係にあるか」という複合的な質問に対応できます。通常のRAGではベクトル検索で関連文書を取得しますが、ナレッジグラフを組み合わせることで関係性に基づいた推論が可能になります。オープンデータとしてWikidata・DBpedia・FreeBaseなどが公開されており、SPARQL等のクエリ言語で検索できます。