GEM-RAGをPythonで作る：NetworkXで「記憶の固有値」を計算してみた
Zenn / 4/20/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- GEM-RAGの構築をPythonで実装する流れを示し、NetworkXを用いてネットワークとして表現した「記憶」を扱えることを説明している
- 記憶（グラフ）から計算できる指標として「記憶の固有値」を算出し、RAGの挙動理解や設計判断に活用する考え方を提示している
- LLMの文脈に載せるためのデータ整備（LLM Ready化）という産業データ活用の文脈で、RAGにおける“記憶”側の特徴量化を具体例として扱っている
- 実装に寄せた技術ブログ形式で、読者が自分のデータやグラフ表現に応用できることを意図している
はじめに
ルミナイR&Dチームの宮脇彰梧です。
https://arxiv.org/abs/2409.15566
https://zenn.dev/lluminai_tech/articles/cc4b62b47936b3
前回の記事では、最新のRAG手法 GEM-RAG の理論について、スペクトルグラフ理論の観点から解説しました。
「情報は点ではなく、構造を持ったグラフである」
「その重要度は固有値として計算できる」
……理論は美しいですが、エンジニアとして気になるのは 「で、それどうやって実装するの？」 という点ですよね。
今回は 【実装編】 です。
ただし、本家GEM-...
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