グラフベースRAGの知識構造化に関するモジュール別検討

本研究では，グラフベースRAG（GraphRAG）におけるモジュール設計の重要性を体系的に分析する．文書集合から知識グラフを構築するトリプル抽出，知識グラフを知識単位に分割するコミュニティ分割，および知識を言語化するレポート生成に着目し，それぞれの設計選択が質問応答性能に与える影響を，二つの多段質問応答ベンチマークで評価した．その結果，トリプル抽出の品質が下流性能のボトルネックとなり得ること，およびコミュニティ分割では，事実の詳細さとトピック集約性のバランスが，高精度な検索と効果的な多段推論に重要であることが分かった．さらに，テンプレートベースのレポート生成は，LLMベース手法と比べて，質問応答性能と計算効率の両面で優れていた．これらの知見を組み合わせることで，従来のGraphRAG設定を大きく上回る性能を達成した．