GraphRAGのKnowledge Graphを 直接！見る/View-GraphRAG's-KnowledgeGraph-directly!

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1. #jawsug #jawssonic2026 GraphRAGのKnowledge Graphを 直接！（ここでお決まりのあのポーズ）見る JAWS-UG島根支部 中林風真 @tyumugiko
2. 自己紹介 株式会社テクノプロジェクト 中林 風真 ⚫ 2026 AWS Community Builders(Serverless) ⚫ 2026 Japan AWS Top Engineers 2025年11月ごろから、島根支部の運営に join！ 好きなAWSサービス： AWS CDK
3. 島根県について どちらが、島根県でしょう？ このへん！
4. 島根県について こっち！！ 左側で覚えてね！ • 小泉八雲 モチーフの朝ドラ • 某 別班員 の実家 ということで最近観光客が増えてます！ 皆さんもぜひ島根に来てください！ Ruby Logo © 2006 Yukihiro Matsumoto, licensed under CC BY-SA 2.5
5. 島根支部について • 2013～ 始動！ • 最近、サメのアイコンが出来ました！ • ←電車で懇親会！（8月） • 冬にはおでん熱燗電車を企画中で す！！
6. GraphRAG の KnowledgeGraph を見たいんだよォーー！！ こんな感じのヤツ ⇒
7. GraphRAG の KnowledgeGraph を見たいんだよォーー！！ なんで？？？ → おもしろいから！
8. GraphRAGってなに？ • RAG（検索拡張生成）にナレッジグラフを組み合わせたアプローチ 1 - Query 2 - RAG 質問 起点を類似検索 自然言語の問をベク トル化 物語チャンクの埋め 込みと質問の近さで、 グラフの入口を選ぶ。 3 - Knowledge Graph 回答を生成 関係をたどる 出会う 起点 + たどった関 係をLLMに渡す 老婆 下人 飢える 正当化 1.飢え死にか盗人か Q. 下人はなぜ 盗人になったのか? 飢え 2. 老婆の髪を抜く 3. 羅生門と死人 雨宿り 生 動機 羅生門 4 - Answer 盗人 A.飢えに苦しむ下人が、死 人の髪を抜く老婆と出会い、 「生きるためなら仕方ない」 という論理に背中を押され て盗人になる。 因果・関係まで答えられる GraphRAGで読む『羅生門』- https://zenn.dev/tyumugiko/articles/cf6b12ecba8127
9. GraphRAGってなに？ • RAG（検索拡張生成）にナレッジグラフを組み合わせたアプローチ 1 - Query 2 - RAG 質問 起点を類似検索 自然言語の問をベク トル化 物語チャンクの埋め 込みと質問の近さで、 グラフの入口を選ぶ。 Q. 下人はなぜ 盗人になったのか? 3 - Knowledge Graph 回答を生成 関係をたどる 出会う 起点 + たどった関 係をLLMに渡す 老婆 下人 正当化 通常、この部分は飢える 1.飢え死にか盗人か フロントエンドから参照はしない 飢え 2. 老婆の髪を抜く 3. 羅生門と死人 雨宿り 生 動機 羅生門 4 - Answer 盗人 A.飢えに苦しむ下人が、死 人の髪を抜く老婆と出会い、 「生きるためなら仕方ない」 という論理に背中を押され て盗人になる。 因果・関係まで答えられる GraphRAGで読む『羅生門』- https://zenn.dev/tyumugiko/articles/cf6b12ecba8127
10. GraphRAG の KnowledgeGraph を 直接！ （ここでお決まりのあのポーズ）
11. 前提 / やりたいこと • 弊社の中に 社内技術ブログ があります（Amplify Hosting） • 記事はmarkdownで管理、所定のパスでS3に格納 • それらの記事から「ナレッジグラフ」を作る機能を追加したい。 • すでに、Bedrock Knowledge Base によるベクトル検索は構築済み • → 質問応答（RAG）の機能は必要ない • 社内システムのため、なるべくお金はかけたくない • 構築されたグラフのノードとエッジをUIから確認して、各記事の関係性を眺めた い
12. つまり 要件を整理するとこうです。 upload Document Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) なにかしら の処理 Graph定義 JSON Client
13. ナレッジグラフの作り方 • graphrag-toolkit（lexical-graph）の構築ロジックを使う • AWSの開発する、GraphRAGを作成するためのオープンソースの Python ライブラリ Toolkitを用いてナレッジグラフを構築・保存するために、必要なストアは2種類 グラフストア（graph store） 抽出したエンティティやその関係を、ノードと エッジのグラフ構造として格納する。ナレッジ グラフの本体はここに入る ベクトルストア（vector store） グラフ内の一部の要素の埋め込み（ベクトル） を格納する。GraphRAG のクエリ時に、グラ フを辿る「起点」を類似検索で見つけるために 使う。 例： Amazon Neptune, Neo4j, FalkorDB 例： OpenSearch Service, PostgreSQL （pgvector）, Amazon S3 Vectors
14. ナレッジグラフの作り方 • graphrag-toolkit（lexical-graph）の構築ロジックを使う • AWSの開発する、GraphRAGを作成するためのオープンソースの Python ライブラリ Toolkitを用いてナレッジグラフを構築・保存するために、必要なストアは2種類 グラフストア（graph store） 抽出したエンティティやその関係を、ノードと エッジのグラフ構造として格納する。ナレッジ グラフの本体はここに入る 例： Amazon Neptune, Neo4j, FalkorDB ベクトルストア（vector store） グラフ内の一部の要素の埋め込み（ベクトル） を格納する。GraphRAG のクエリ時に、グラ フを辿る「起点」を類似検索で見つけるために 使う。 RAGは不要なので、 使いません 例： OpenSearch Service, PostgreSQL （pgvector）, Amazon S3 Vectors
15. グラフストアの選定 • Amazon Neptune 使いません！ なんで？？？ AWS使えよ！ Amazon Neptune • • → クソ高いからです 32 m-NCU × $0.19 × 730時間 ≒ 約 $444/月 停止していても、10%の課金が発生 記事更新の時にしか使わないグラフストアで常時起動は重い 更新するときだけ、起動してそれ以外は停止（削除）しておける、 軽量なストアがあればよい
16. グラフストアの選定 • FalkorDB • Redis ベースの軽量なグラフDB • 単一プロセスとして起動でき、状態を RDB スナップショットで丸ごと保存・復元できる 1. 元状態のグラフストアを復元 2. KnowledgeGraph作成 graphrag-toolkit falkordb.rdb graph store Graph定義 JSON 3. Graph定義と 新スナップショットを 作成 falkordb.rdb 4. 次回の実行に利用
17. FalkorDBのうれしさ • 起動コストが安い = 固定のVM/DBサーバを持たなくても良い • • 状態が S3 の1ファイルに集約される • • FalkorDB は処理のたびに起動して、終われば消える。アイドル時間のコストはゼロ バックアップもバージョン管理も S3 に任せられる。 重い処理を差分だけに抑えられる • 過去のグラフは復元するだけなので、毎回全記事を再構築する必要がない 実測： 既存グラフ（5万ノード超）の RDB 復元: 約1秒 （S3 からダウンロード → FalkorDB 起動 → ready まで）
18. 実行基盤をどこにするか 1. イベント駆動 • 記事更新 = S3 イベントで起動 2. 使い捨て / 従量課金 • AWS Lambda 週に数回程度。常時起動は避けたい Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 3. VPC 不要 • VPC・NAT・サブネットの管理をしたくない 4. FalkorDB が動く実行環境 • FalkorDB のバイナリをそのまま起動できること 5. 15分では終わらない可能性がある • AWS App Runner 全件再構築は記事数ぶんの処理がかかる Amazon Lightsail AWS Batch
19. CodeBuild 1. VPC 不要 • デフォルトで VPC 外で動き、S3・Bedrock・ECR にそのまま出られる 2. 任意のカスタムイメージが動く • FalkorDB 公式イメージをそのままベースにできる AWS CodeBuild 3. 時間制限が緩い • 最大8時間。全記事を作り直す全件モードでは記事数ぶんの抽出がかかるため、Lambdaの15分 では足りない場面でも余裕がある 4. イベント駆動 • EventBridge から `StartBuild` を直接呼べる（間に Lambda を挟まなくていい）
20. 最終構成 upload おもしれー source=aws.s3 Document S3（記事） Amazon EventBridge 私 falkordb.rdb AWS CodeBuild graph store Json取得 graphrag-toolkit Graph定義 JSON Client react-force-graph-2d Amazon Bedrock S3（graph）
21. できあがったもの • □ が記事ノード • 〇 が関連ノード • 記事同士が関連ノードで結 合され、知識のつながりが 見えてくる
22. まとめ • KnowledgeGraphを、直接！ みることができた • KnowledgeGraphを見るだけなら、常時稼働のインスタンスは不要 • CodeBuildをバッチ処理的につかうのは、VPCを持ちたくない、かつシンプル な処理であればあり！ • CodeBuildは万能ではない • 本来 CI サービスなので、CI 前提のフェーズが挟まる • ジョブのリトライ・依存関係・キュー・配列ジョブといった本格的なバッチ制御などの機能は劣る
23. Thank you！ 島根に来てね！