- 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プロプライエタリな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内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、構築と維持が困難であり、開発者やデータエンジニア、主題の専門家の努力が必要
自然言語処理の発展により、ナレッジグラフとLLMの組み合わせは企業にとって有益であることが示されています。ナレッジグラフの導入はLLMの理解と性能向上につながる可能性がありますが、技術的に複雑でコストがかかる課題もあります。企業が知識グラフを活用し、LLMと統合することで、より正確で信頼性の高いAIシステムを構築する可能性があります。
元記事: https://www.cio.com/article/3808569/knowledge-graphs-the-missing-link-in-enterprise-ai.html