#エンティティ抽出

ナレッジグラフ×LLM実践入門 ── RAGの次のアーキテクチャを理解する

RAGはベクトル検索の限界により、複数ドキュメント間の間接関係を辿る「2ホップ推論」が苦手です。ナレッジグラフ×LLMの組み合わせは、この課題を根本から解決します。LLMの高い抽出精度により、従来数ヶ月かかったグラフ構築が数時間で実現可能になりました。ノード・エッジ・プロパティの基本から、GraphRAGなどの統合パターンまで、実装に必要な知識を体系的に習得できます。