要約:
- Gen AIは膨大なデータを利用して価値ある洞察を提供し、的確な予測を行う可能性がある。
- しかし、異なるGen AIツールに同じ質問をすると異なる答えが返ってくるため、組織がどちらが正しい結果かを決定するのは難しい。
- この課題に取り組むために、Neo4jとCapgeminiはKnowledge Graphsを使用しており、LLMがデータベースクエリを生成するのを補助している。
- クエリテンプレートを使用することで、LLMは自然言語理解と生成に集中し、データベースとの相互作用を改善し、情報の精度と効率性を向上させている。
- Knowledge GraphはGen AIの出力を向上させるためのイテレーションプロセスを取り入れることが期待されている。
感想:
Gen AIとKnowledge Graphの組み合わせは、人々がGen AIの出力を検証し、信頼できる情報源を確認できるようにする点で重要だと感じます。LLMが複数のクエリテンプレートを動的に使用してビジネスシナリオに適合させることで、Gen AIとの相互作用がより洗練されることは興味深いです。また、データの民主化を通じて、組織内の誰もがGen AIとやり取りしやすくなり、専門家が特定のスキルを必要とするタスクに集中できる点も重要だと考えます。
元記事: https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/knowledge-graphs-improve-gen-ai/