LightRAG (軽量グラフRAG)読み: らいとらぐ

LightRAG (軽量グラフRAG)とは（詳しく解説）

LightRAGは、香港大学の研究チームが2024年に発表した軽量グラフRAGフレームワークで、文書からエンティティと関係を抽出してナレッジグラフを構築し、ベクトル検索(意味的類似度)とグラフ探索(関係性追跡)を組み合わせるハイブリッド型の検索拡張生成手法として知られる。GraphRAGと比較してインデックス構築コストが低く、更新も差分反映しやすい設計が特徴とされる。ただし2026年時点の実運用では、グラフ構築の質が抽出プロンプトやチャンク分割の粒度に大きく依存し、業界固有の専門用語や日本語文書では関係抽出の精度が落ちやすいという落とし穴が指摘されている。また大規模文書集合ではグラフ構築時のLLM呼び出し回数が増え、通常のベクトルRAGよりコストが膨らみやすい点も現場での選定時に見落とされがちだ。相場感としては、まず小規模なベクトルRAGで要件を満たせるか検証し、複数文書間の関係性を辿る必要がある複雑な質問応答が要件に含まれる場合にのみLightRAGのようなグラフRAGへの移行を検討するのが妥当とされる。

LightRAG (軽量グラフRAG)の使用例

• 社内マニュアル群からLightRAGでナレッジグラフを構築し、部署間の担当関係を含む質問に回答させる。
• 「A製品とB製品の違いと、それぞれの導入企業の共通点は?」のような関係性を跨ぐ質問でグラフ探索を活用する。

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