LLMはナレッジグラフを使用していればよかったと思うでしょう

要約:

• 大規模言語モデル（LLM）は外部知識にアクセスしない限り、訓練データに基づいてのみ問題に回答できる。
• エンタープライズコンテキストをLLMと組み合わせるために、RAGパイプラインが展開された。
• ベクトル埋め込みと知識グラフは金融サービスのワークフローに導入されており、LLMにコンテキストを提供している。
• ベクトルデータベースはAIの注目を集めており、LLMを支えるトランスフォーマーテクノロジーに基づいている。
• 知識グラフは知識中心のグラフ技術を提唱し、LLMに組織の視点をもたらすことができる。

感想:

LLMが外部知識とデータにアクセスすることは重要であり、知識グラフはエンタープライズにとって強力な知識のリポジトリを提供する。RAGパイプラインにおいて、ベクトルアプローチとグラフアプローチは多くの場合、うまく連携して機能することが示唆されている。