リード AIエージェントやLLM（大規模言語モデル）の進化に伴い、外部知識を効率的かつ正確に検索・活用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の重要性がますます高まっています。しかし、従来のベクトル類似度のみに依存したRAGでは、「文脈の断絶」や「関係性の見落とし」といった課題が浮き彫りになりつつあります。そこで現在、最も熱い視線を集めているのが、知識グラフ（Knowledge Graph）とベクトル検索を融合させた「GraphRAG」です。 本記事では、香港大学（HKU）の研究チームらが開発した高速かつエンティティベースの検索基盤「LightRAG」と、インメモリで高速動作しページランク等のアルゴリズムを内蔵するグラフデータベース「Memgraph」を組み合わせた、究極のセルフホスト型GraphRAG環境の構築方法を解説します。4つのレイヤーすべてをデータベース化（DB化）することで、堅牢性とスケーラビリティを確保し、継続的な情報収集から高度な知識抽出までを自動化する次世代の検索基盤の全貌に迫ります。 背景：なぜ今、GraphRAGな