- LLMを使用して知識グラフを抽出するのは時間がかかり、誤りが生じやすい
- ベクトル検索の利点に着想を得て、内容間の関係に焦点を当てた粗粒な知識グラフを検討
- このアプローチは、エンティティ中心の知識グラフよりも簡単に作成できる
- エッジを追加するための複数のテクニックが使用される
- 粗粒な知識グラフの検索は、ベクトル検索と知識グラフのトラバーサルの利点を組み合わせる
考え: 粗粒な知識グラフのアプローチは、エンティティ中心の知識グラフよりも簡単であり、質問に対する回答の品質を向上させる可能性がある。
元記事: https://thenewstack.io/better-llm-integration-with-content-centric-knowledge-graphs/