生成AI、なかでもRAGの分野で「Knowledge Graph」の注目が高まっている。文書などを構造化することで、生成AIの知識として利用する方法だ。 ベクトル検索方式のRAGと異なり、情報の関係を定義することで、より正確な回答が得られる場合があるのが特徴だ。

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What if you could transform overwhelming, disconnected datasets into a living, breathing map of relationships, one that not only organizes your data but also reveals insights you didn’t even know you ...

インターネット検索や機械学習に欠かせないナレッジグラフは、グラフ構造でさまざまな知識を連結し、データを連係させて知識の探索や高度な分析を実行することができます。情報分野の学術雑誌「Communications of the ACM」が、人工知能と機械学習のベースと ...

ChatGPT を始めとした大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AI の利用に当たっては、誤った内容が出力される場合がある、どのような情報を基にして出力されたのかが分からない、毎回同じ回答が生成されるとは限らないといった課題があります。こうした ...

スタンフォード大学の研究者であるVarun Shenoy氏が、入力した文章に含まれる人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化するAI「GraphGPT」を開発しました。GraphGPTはOpenAIが開発した自然言語処理モデルのGPT-3を使用しており、構造化されていない自然言語 ...

Microsoft Researchから、「GraphRAG」を簡単に試せるツールが公開された。GraphRAGは、「Graph」と呼ばれる構造化データを参照して回答を生成するRAG（Retrieval Augmented Generation）の手法だ。文章などの非構造化データから情報を取り出し、それぞれの関係を表すKnowledge ...