GraphRAGとRAGの主な違いは、情報の構造化と検索方法にあります。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): テキストデータをそのまま利用し、キーワード検索やベクトル検索で関連情報を探し、それを基に回答を生成します。情報の関係性は考慮されません。
- GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation): 知識をグラフ構造で表現し、ノード（情報）とエッジ（関係性）で関連性を明示的にします。グラフ検索を用いて複雑な関係性を考慮した検索を行い、より正確な回答を生成します。
つまり、GraphRAGはRAGをさらに発展させ、情報の構造化と関係性の理解を深めた手法と言えます。
参考:
GraphRAGをわかりやすく解説 #LLM – Qiita
2. 流行のRAGとの比較：GraphRAGは精度で一歩リード
GraphRAGとは？ナレッジグラフを活用したRAGの進化と最新 …
ナレッジグラフを活用するGraphRAGを俯瞰する – Zenn
RAG vs GraphRAG の比較 – One Tech Blog
【生成AI】GraphRAGで情報検索AIっぽいことをしてみる – Qiita
どうやら私はGraphRAGを勘違いしていたらしい[1/2] – Zenn