「あの人に聞かないと分からない」をなくす

ファインチューニングはLLM自体を追加データで再学習させる手法で、RAGは外部データを検索してLLMに参考情報として与える手法です。社内文書のように頻繁に更新されるデータにはRAGが適しています。ファインチューニングは文書更新のたびに再学習が必要でコストが高く、ハルシネーションの抑制も困難です。BeekleではほとんどのケースでRAGを推奨しています。

対象文書の量・形式・連携先によって大きく変動します。初回ヒアリングで要件を確認した上で、個別にお見積りします。初回相談・簡易デモで方向性を確認し、実データや実業務フローを含むPoCは別途範囲を定義してご提案します。

通常のRAGは、全文検索やベクトル検索などで質問に関連する根拠を取得し、LLMへ渡します。GraphRAGはそこへ、エンティティ同士の関係、経路、コミュニティ要約などのグラフ構造を加える考え方です。通常RAGでも複数文書を扱えますが、関係や資料群の全体像そのものが回答に必要な質問では、GraphRAGを加える価値があるかを検証します。

必ず上がるわけではありません。関係を使って、似ているだけの文書を候補から外せる場合は検索ノイズを減らせます。一方、自動抽出された関係の誤り、古いエッジ、近傍の広げすぎはGraphRAG側のノイズになります。通常RAG、GraphRAG、ハイブリッド検索を同じ想定質問で評価し、検索精度、回答の根拠性、更新遅延、応答時間、運用コストを比較して決めます。

文書の種類や数ではなく、関係が業務上の意味を持つデータが候補です。たとえば要件・設計判断・テストの追跡、製品・部品・障害の影響調査、組織・権限・規程の関係確認、資料群全体の論点整理です。反対に、全文・ベクトル検索とメタデータ絞り込みで必要な根拠へ届くなら、グラフを追加しない方が運用しやすい場合があります。

代表的なユースケースは、社内問い合わせ対応、規程・マニュアル検索、障害原因の調査、案件や商談の経緯整理、仕様変更の影響調査、監査・コンプライアンス確認です。GraphRAGは、複数資料に分散した情報をつなげて整理するのが得意なため、「担当者が資料を探し回っている」「過去の経緯が追えない」「影響範囲の確認に時間がかかる」といった業務に向いています。大量のドキュメントがある場合でも、部署・案件・時期・関連する出来事といった文脈で絞り込めるため、不要な検索結果を減らしやすい点も強みです。

改善できる可能性があります。まず、正本・版・権限、チャンク分割、検索モデル、メタデータ、類似資料によるノイズ、取得件数、リランキング、生成回答のどこで失敗しているかを切り分けます。通常RAGの検索改善で目標に届くなら構成を増やしません。関係や経路、資料群の全体像が不足していると実測できた場合に、GraphRAGやハイブリッド検索を検討します。

対応できますが、先に正本と許容する更新遅延を決めます。文書管理や業務システムを正本にし、ベクトルDBとグラフDBは派生データとして、CDC・Webhook・定期バッチなど適した方法で追随させます。追加・更新・削除だけでなく、版の競合、未反映、孤立したノード、古い関係を監視し、正本との差分でドリフトを検知します。変更内容によっては差分更新では足りず、再インデックスやグラフの再生成が必要です。