- 大規模言語モデル（LLM）は非構造化データから学習するのに適している
- 企業が保持する多くの独自価値はリレーショナルデータベースやスプレッドシートなどの構造化ファイルに閉じ込められている
- ナレッジグラフはデータポイント間の関係を理解するために使用されているが、構築と維持が難しい
- グラフRAGはLLMの理解を助け、企業が関連データを見つけやすくする
- グラフRAGはRAGシステムの正確性、信頼性、説明可能性を向上させる
私の考え：ナレッジグラフをLLMと組み合わせることで、企業のデータを理解しやすくし、検索効率を向上させることができるという点は非常に興味深いです。ただし、ナレッジグラフとgen AIモデルを統合する際には技術的に複雑でコンピュータリソースを多く必要とするという課題もあるようです。
元記事: https://www.cio.com/article/3808569/knowledge-graphs-the-missing-link-in-enterprise-ai.html