GraphRAG — Semantic KernelとRAGを組み合わせたFlaskチャットアプリ
概要
GraphRAGは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を実装するためのPython製サンプルプロジェクトで、FlaskベースのチャットUIを提供します。設計は特にAzure Government App Serviceへのデプロイを想定しており、Semantic Kernel（Microsoftのフレームワーク）を用いたドキュメント検索→コンテキスト付与→生成のワークフローを示すことを目的としています。リポジトリにはDockerfileや環境変数の例、実習用ガイドと設計メモが含まれており、RAGの概念理解やプロトタイプ実装に便利な構成になっています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 1
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 1
- コミット数: 3
- ファイル数: 11
- メインの言語: Python
主な特徴
- FlaskベースのシンプルなチャットUIでRAGワークフローを体験可能
- Microsoft Semantic Kernelとの統合を想定した設計（ドキュメント検索→コンテキスト注入→生成）
- Dockerfileと.env.exampleでコンテナ化と環境変数管理が容易
- LAB-GUIDE.mdやGRAPHRAG.mdで導入手順やアーキテクチャの解説を提供
技術的なポイント
GraphRAGはRAGアプローチの学習とプロトタイプ作成にフォーカスした軽量実装です。中心になるのは「検索（Retriever）→コンテキスト構築→生成（Generator）」という典型的なRAGパイプラインで、Semantic Kernelを使うことでプロンプト設計やプランナー的な処理を容易にする点が特徴です。FlaskはフロントエンドのチャットUIとバックエンドAPIを兼ね、ユーザーからのクエリを受けてバックエンドでドキュメント検索（ベクトル検索を想定）を行い、取得した文書片を用いて生成モデルに渡す設計を取ります。リポジトリにはDockerfileが含まれており、Azure Governmentのような規制環境へコンテナをデプロイするためのベースが用意されています。.env.exampleによりAPIキーやエンドポイント、ストレージ設定などの環境変数管理を想定したテンプレートが提供されており、セキュアな設定やCI/CDでの取り扱いが容易です。GRAPHRAG.mdやLAB-GUIDE.mdはアーキテクチャ図や実習手順を含み、開発者が環境構築から動作確認まで辿れるように作られています。注意点として、現状はスターター/実験的リポジトリであり、永続的なベクトルストアの実装や複雑なオーケストレーションは含まれていないため、商用導入時はスケーラビリティやセキュリティを別途設計する必要があります。（約700字）
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .env.example: file
- .gitignore: file
- Dockerfile: file
- GRAPHRAG.md: file
- LAB-GUIDE.md: file
…他 6 ファイル
まとめ
RAGとSemantic Kernelの組み合わせを学ぶための実践的なスターターリポジトリです（約50字）。
リポジトリ情報：
- 名前: GraphRAG
- 説明: 説明なし
- スター数: 1
- 言語: Python
- URL: https://github.com/bspann/GraphRAG
- オーナー: bspann
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/3299859?v=4
READMEの抜粋：
Flask RAG Application with Semantic Kernel
A Python Flask web application providing a chat UI for Retrieval-Augmented Generation (RAG), designed for deployment to Azure Government App Service.
Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AZURE GOVERNMENT │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ...