GraphRAG vs Vector RAG：最適な検索手法はどちらか？
本記事では、GraphRAGとVector RAGの2つの検索拡張生成手法を比較します。Vector RAGは文書をチャンクに分割し埋め込みベクトルで類似検索を行うため、単一の事実に基づく質問に適しています。一方、GraphRAGはエンティティと関係性を抽出しグラフを構築することで、多段階推論や文書横断的なテーマ理解を可能にします。アーキテクチャ、クエリ時の動作、実装手順、性能トレードオフについて解説します。
人工知能の検索拡張生成分野では、GraphRAGとVector RAGが主要な手法として注目されています。それぞれ異なる検索ニーズに対応しており、その違いを理解することは効率的なAIシステム構築に不可欠です。
Vector RAGは文書を小さなテキストチャンクに分割し、各チャンクをベクトル埋め込みに変換してベクトルデータベースに格納します。ユーザーが質問すると、質問も同様にベクトル化され、最も類似するチャンクが検索され、大規模言語モデル（LLM）に渡されて回答が生成されます。この手法はシンプルで高速、更新も容易であり、直接的な事実質問に適しています。しかし、埋め込みとテキストの意味に依存するため、エンティティや関係性を明示的に扱わず、複数のチャンクにまたがる接続を必要とする質問には苦手です。
一方、GraphRAGはより構造化されたアプローチを採用します。文書からエンティティ、関係性、主張、コミュニティを抽出し、情報間の接続を示すグラフを構築します。これにより、関係性に基づく質問、多段階推論、大規模文書セットの横断的理解に優れています。ただし、グラフ構築、コミュニティ検出、要約などのプロセスが必要であり、構築の手間とコストがかかります。
クエリ時の動作も大きく異なります。Vector RAGでは質問をセマンティック検索問題として扱い、埋め込みの類似度でチャンクを取得します。GraphRAGでは質問が局所的（特定エンティティに関する）か全体的（テーマやパターンに関する）かを判断し、それぞれ異なる戦略を取ります。局所質問はグラフを辿って関連エンティティと関係性を取得し、全体質問はコミュニティ要約を活用して総合回答を生成します。
記事では実際のPythonコードを用いた実装例も紹介されています。SentenceTransformersで埋め込み、FAISSでベクトル検索、NetworkXでグラフを構築しています。サンプルコーパスはNourishCo社の物流コスト、ベンダー遅延、財務圧力に関するドキュメントです。Vector RAGは最も類似するテキストチャンクを返すのに対し、GraphRAGは「ベンダーA → 配送遅延 → 在庫バッファ → 運転資本圧力」という因果関係の連鎖を明示し、より豊かなコンテキストを提供しました。
結論として、Vector RAGはシンプルで高速、正確なクエリに適し、GraphRAGは複雑な関係性や全局的なテーマを理解する必要があるシナリオに適しています。多くの実運用システムでは、ベクトル検索で関連テキストを素早く見つけ、グラフ関係でコンテキストを拡張するハイブリッドアプローチが推奨されます。手法の選択は、タスクの要件、コスト、保守性に依存します。