- Generative AI Large Language Models (LLMs)は、外部知識へのアクセスがない限り、訓練された内容に基づいてのみ質問に答えることができる
- 企業のコンテキストをLLMsと一緒に展開するための形式化された方法として、検索増強生成(RAG)パイプラインが導入されている
- 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で展開されており、プロトタイプの段階から本番環境に向けて進化している
- ベクトルデータベースはAIの注目を集めており、アウトライアーの検出などの機能を提供
- 知識グラフは、特にエンティティに関する知識が既知の場合に有用であるとされており、LLMsに組織の重要な視点をもたらす
記事を通じて、ベクトルデータベースと知識グラフは、異なるが補完的な役割を果たすことが示唆されている。外部知識へのアクセスが重要であり、LLMsにはコンテキストを提供するためにそれぞれのアプローチが有用である。
元記事: https://www.finextra.com/blogposting/26325/your-llm-will-wish-you-had-used-a-knowledge-graph