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Graph RAG：ナレッジグラフでRAGを改善する

16 分上級者構築者Prompt Engineeringビジネス向けAI

Prompt Engineering. MicrosoftのGraphRAGに焦点を絞った解説です。エンティティ抽出、コミュニティ要約、クエリ指向の要約を扱い、コストに関する注意事項とともにローカルマシンへセットアップします。特に記事のグラフRAGに関する節のために視聴してください。多くの解説で省略されているコストの議論が重要です。

AI Expertの注記

セットアップコマンドとコストは変化する可能性がありますが、アーキテクチャは有用です。このパターンを採用する前に、現在のトークンコストを再計算し、グラフ構築が妥当かを検証してください。

このセクションから得られるもの

Microsoft式GraphRAGの処理フローである、エンティティ抽出、コミュニティ、要約、クエリ指向の統合を理解できます。

視聴または事前に知っておくべきもの

単純なベクトル検索では、関係性を重視する質問を見落とすことがある理由を理解していること。

最終確認日：2026年5月18日

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