- TigerGraphは、分散構造と複合クエリの組み合わせを提案し、企業がコストを抑える方法として位置付けている。
- Savannaクラウドオファリングは、合成クエリを提供し、LLM呼び出しの必要性を削減すると主張している。
- 企業は、グラフベースのシステムを推奨システムや詐欺検出のために使用している。
- TigerGraphのCEOは、グラフデータベースがAIシステムを「スーパーチャージ」し、LLMクエリを効率化して説明可能性を高めるのに非常に有用であると述べている。
- グラフデータベースを使用して複合クエリを作成することで、コストを削減し、幻覚の可能性も低くなる。
私の意見：TigerGraphの提案は、コスト効率を高めるために非常に興味深いアプローチであると考えます。グラフデータベースの特性を活かし、複合クエリを活用することで、AIシステムの効率化や説明可能性の向上が図れるという点は、今後のデータ重視アプリケーションにおいて重要な要素となるでしょう。
元記事: https://www.thestack.technology/tigergraph-savanna-ai-graph-database/