- KG（ナレッジグラフ）とLLM（Large Language Models）は相性が良く、相補関係がある。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は関連情報を取得してLLMに送り、応答を生成する。
- Graph RAGは知識グラフを検索の一部として使用するRAG。
- Graph RAGは顧客サービスボット、薬剤発見、生命科学の自動規制報告生成、HRの人材獲得・管理、法的研究・執筆、財務アドバイザー支援など多くの応用分野がある。
- Graph RAGは人気が急上昇しており、MicrosoftやSamsungなどの企業が関連技術に注力している。
日本語の要約を読むと、Graph RAGは知識グラフとLLMを組み合わせて、様々な実世界問題を解決するのに役立つことがわかります。企業や研究機関がこの技術に注目しており、知識グラフの活用により、応答の正確さやコンテキスト理解が向上しています。特に、LinkedInがカスタマーサービス技術サポートの向上に成功した例など、Graph RAGの有用性が示されています。
元記事: https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-graph-rag-app-b323fc33ba06