マルチホップQA（複数文書間推論）

GraphRAGにおける「マルチホップQA（Multi-hop Question Answering、複数文書間推論）」とは、1つの質問に対して複数の異なる文書・情報源を跨いで推論を行い、最終的な答えを導くタスクです。GraphRAGは、グラフ構造を活用することで、このような複雑な質問応答を高精度かつ文脈整合的に行う仕組みを備えています。

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1. マルチホップQAの概要

従来の単一文書QAでは、1つの文書内に答えの根拠が存在することが前提ですが、マルチホップQAでは以下のような特徴があります：

• 複数の文書や段落にまたがる情報の統合が必要

• 中間推論（中間ファクトの導出）を挟んで最終解答に至る

• 情報源間の関係性（例：因果関係、帰属関係、時系列関係など）を考慮する必要がある

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2. GraphRAGによるアプローチ

GraphRAGは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の基本構造にグラフ構造の知識統合を組み込むことで、マルチホップQAに対応します。主な仕組みは以下の通りです。

（1）ノードとエッジによる表現

• ノード：文書チャンク、エンティティ、文などの意味単位

• エッジ：文脈的関連性（共通エンティティ、コリファレンス、時間的・空間的関係など）

このグラフにより、情報の接続性と伝播性が高まり、複数ホップを必要とする推論が可能になります。

（2）サブグラフの抽出

質問に関連するノードとエッジからなる関連サブグラフを抽出し、意味的に連結された情報セットを形成します。これが、複数の文書間にまたがる推論の「経路」として機能します。

（3）Graph-aware Decoderによる生成

抽出されたサブグラフを入力として、構造情報を保持したままデコーダで回答を生成します。ノード間の関係を理解しながら、因果関係や時系列的依存性なども踏まえた応答が可能になります。

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3. 従来手法との比較

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4. 応用例

GraphRAGによるマルチホップQAは、以下のような実世界のタスクに応用されます：

• 医療情報照会：複数の診療記録・薬剤データから症状と治療法の関連を推論

• 学術文献QA：複数の研究論文を跨いで仮説の支持根拠を特定

• 法的文書検索：判例・法令を跨いだ法的論拠の導出

• ニュース分析：異なるニュースソース間の因果関係の特定と説明生成

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5. まとめ

GraphRAGは、ノード・エッジで表現された知識グラフを活用し、マルチホップQAに求められる多文書間の情報統合・推論・説明生成を高精度で実現します。これにより、従来の単純な検索ベースQAでは難しかった深い意味理解と複数根拠の統合が可能になります。