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概要
HippoRAG（ヒッポラグ）は、人間の脳の海馬（記憶をつかさどる部分）に着想を得た新しいRAG（検索拡張生成）の手法です。AWS Machine Learning Blogで、Amazon Bedrockなどを使った実装方法が紹介されました。
何が発表・更新されたのか
複数の文書をまたいで情報をつなぐ「マルチホップ推論」に強いRAG手法HippoRAGを、AWSのサービス群で構築する手順が公開されました。知識グラフとPersonalized PageRank（関連度を計算するアルゴリズム）を組み合わせるのが特徴です。
なぜ重要なのか
通常のRAGは文書を個別に扱うため、複数ソースをまたぐ質問に弱い課題があります。HippoRAGは知識グラフで関係性を表現し、1回の検索で複数文書をつなぐ回答を目指します。
誰に関係があるのか
社内文書検索や高度なQAシステムを検討する開発者・データ担当者、そしてAWS上でRAGを構築する企業のエンジニアに関係します。
仕事や業務でどう使えるのか
社内の複数マニュアルや報告書をまたいで答えを導く検索基盤の構築に応用できます。記事ではHotpotQAデータを知識グラフ化し、Neptuneに取り込む一連のパイプラインが示されています。
注意点
実装にはAmazon Bedrock・Neptune・Neptune Analytics・S3へのアクセスやIAM権限、Python 3.8以上などの前提条件が必要です。公式情報上では、日本での提供状況や料金の詳細は確認できませんでした。
公式情報
関連キーワード
- RAG（検索拡張生成）
- Amazon Bedrock
- Amazon Neptune
- Personalized PageRank
- 知識グラフ
