AIの「ど忘れ」と「のろま」を同時に解決！爆速で賢い検索技術HELP

落ち着けよ、亜美。それは手法の名前だよ。GraphRAGっていう、AIが外部知識を使って回答する仕組みを、もっと速く正確にするための研究なんだ。

いや、そっちのグラフじゃない。知識グラフ（Knowledge Graph）といって、単語と単語のつながりを網目状に表現したデータ構造のことだよ。今のAIは、複数の情報を組み合わせて答える『マルチホップ推論』が苦手なんだけど、グラフを使うとそれが得意になるんだ。

それがそうでもないんだ。今のGraphRAGは、グラフを全部探索しようとして時間がかかりすぎたり、逆に速さを求めると大事なつながりを無視して精度が落ちたりする。この論文は、その『精度と速度の両立』っていう難しい課題に挑んでるんだよ。

核となるのは『ハイパーノード拡張』と『論理パス誘導型エビデンス特定』っていう2つの戦略だね。まずハイパーノードだけど、これは『AはBである』っていう知識の最小単位（三つ組）を、パズルのピースみたいに繋げていくんだ。

その通り。質問に関連しそうなピースを少しずつ繋げて、推論の道筋（パス）を作っていくんだ。しかも、関係ない道筋は途中で切り捨てる『剪定』を行うから、効率よく正解にたどり着ける。

簡単に言うと、作った道筋を元の文章に一瞬で紐付ける技術だよ。あらかじめ『どの知識がどの文章に書いてあるか』という索引（インデックス）を作っておくんだ。これによって、グラフ上の抽象的な知識から、根拠となる具体的なテキストへ迷わずジャンプできる。

実験では、これまでの有名な手法と比べて、最大で28.8倍も速くなったらしいよ。しかも、精度もトップクラスを維持してるんだ。

例えが極端だけど、そのくらいのインパクトはあるね。これなら、リアルタイムで複雑な質問に答えるAIアシスタントとかにも応用できるはずだ。

いい質問だね。この手法は最初の『知識グラフの構築』の質に依存するんだ。もし最初の知識抽出が間違ってたら、いくら速くても間違った答えになっちゃう。今後は、その構築部分をどう自動化して洗練させるかが課題だろうね。

それはただの願望だろ。そんなノイズだらけのグラフ、真っ先に『剪定』されるよ。