ナレッジグラフ: エンタープライズ AI の欠けているリンク | CIO

要約：

• 大規模言語モデル（LLMs）は、非構造化データから学習するのに優れているが、企業が保持する多くの独自の価値は関係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。
• 知識グラフは、データ間の関係を理解するために使用されてきたが、構築とメンテナンスが困難であり、開発者、データエンジニア、データの意味を理解する専門家の努力が必要。
• 2023年6月、Gartnerの研究者は、データと分析のリーダーがLLMsの力と知識グラフの堅牢性を活用する必要があると述べた。
• GraphRAGは、RAGシステムの精度、信頼性、説明可能性を向上させるが、知識グラフをgen AIモデルと統合することは技術的に複雑かつ計算上高価。
• 知識グラフは、企業データを行動可能な洞察に変え、LLMsの精度を向上させることができる。

感想：

知識グラフを用いたGraphRAGの導入は、LLMsの性能向上や企業データの活用に大きな可能性をもたらしています。技術的な課題や導入コストがあるものの、知識グラフは企業にとって貴重なツールとなり得るでしょう。今後、GraphRAGや知識グラフの進化に注目が集まることが予想されます。