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FAQゼロの現場で“考えるチャットボット”を育てるまで
── バニラRAG卒業宣言。GraphRAG × LangGraph でノウハウ推論へ挑む 90日プラン
🛠 この記事は“ロードマップ公開”フェーズです。 まだコードは動いていません。
ですが 90 日後、必ず「やってみた編」を Zenn に投下すると宣言します。もしあなたが…
- 「FAQ がそもそも無い現場」で RAG が詰んだ
- GraphRAG / LangGraph の実務像が掴めない
- 検索ではなく“推論”できるボットを夢見ている
そんな仲間なら、ぜひブックマークして経過を見届けてください。
1. モヤモヤの正体 ―― FAQも整備できないのに RAG が流行る矛盾
RAG を試した同僚が首をひねる——
「“その質問は登録がありません”って、チャットボットなのに冷たいね」
問題はシンプル：FAQ が無い／散在しているのに、ベクトル検索だけでは回答できない。Valprovia (2025) 調査によれば 67％ の組織が“ドキュメント不足” を最初の壁に挙げています。
つまりバニラRAGは 「FAQが整っている世界線」 を前提にしている。現実は違う。だからこそ GraphRAG と LangGraph Agent に賭けてみる価値がある、と考えました。
2. 目指すユーザー体験
👩💻 ユーザ : 画像が荒い。もっとキレイにしたい
🤖 Bot : config.toml の quality を 60 → 80 に変更してください。
理由 : JPEG は値を上げるほど画質優先になります。
手順 : ① ファイルを開く → ② パラメータを変更 → ③ 再起動
「設定値」+「理由・手順・注意点」 まで、FAQゼロでも導出する。これがゴールです。
3. 技術プラン：ベクトルだけに頼らない 4層構成
| レイヤ | 役割 | 採用OSS/SaaS |
|---|---|---|
| ① 意味抽出 | 文書→ (S, P, O)トリプル |
LangChain QAGenerationChain + GPT‑4o |
| ② Knowledge Graph | 因果・手順をエッジで保持 | Neo4j Aura Free (Cypher) |
| ③ Hybrid Retrieval | 高リコール + 高精度 | ChromaDB + bge‑reranker-large |
| ④ 推論エージェント | Python Tool / API を呼び出し CoT 統合 | LangGraph（StateGraph） |
4. “まだ動いていない” ロードマップ公開
| Phase | 週 | ゴール | Deliverable |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | ドメイン決定& KPI 設計 | Notion 1枚企画書 |
| 1 | 2‑3 | トリプル抽出PoC |
triples.csv / 精度メモ |
| 2 | 4‑5 | GraphRAG 基盤構築 | graphrag_chain.ipynb |
| 3 | 6 | Hybrid Retrieval + Rerank | diffグラフ＆Latency計測 |
| 4 | 7‑8 | LangGraph Agent + Tool | demo動画 / stategraph.png |
| 5 | 9 | Docker & README 化 | Private GitHub repo |
| 6 | 10‑12 | 実践編記事 & 公開リポ | Precision≥0.79 / Lat≤1s |
🎯 KPI（暫定）：Precision+10pt / Latency P95<1s / Token削減20％
5. 既存 Zenn 記事との違いは？
- FAQゼロ問題を主題に据える
- GraphRAG × LangGraph × Rerank をひとつの記事で試す
- 評価指標＆改善プロセスを公開 —— 成功でも失敗でもブログにさらす
6. 今抱えている“宿題”
- トリプル抽出誤爆：信頼度の閾値はいくつが適切？
- グラフ更新：日次バッチ vs ストリーム、どちらが運用コスト低い？
- PIIマスキング：抽出時 or 推論時、どちらが漏れにくい？
👉 コメントでアイデアや経験談をもらえると泣いて喜びます！
7. 読みながら参考にしたリンク集
- Microsoft GraphRAG Blog — https://aka.ms/graphrag
- AWS GraphRAG Toolkit (2025‑02) — https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-the-graphrag-toolkit/
- SymAgent arXiv 2502.03283 — https://arxiv.org/abs/2502.03283
- LangGraph Docs — https://langgraph.readthedocs.io/
- bge‑reranker Paper — https://arxiv.org/abs/2311.07838
8. 次回予告
#1 トリプル抽出編 – “30 行 Python”で S‑P‑O を抜き、精度を測る
読んでくださりありがとうございます。次回はコードが登場しますのでお楽しみに！
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