📚Zenn4月6日· 1分で読める中級🔥 注目LLM Wiki と Wikipedia／Wikidata：ナラティブ層とセマンティック層の対応関係LLM Wikiはナラティブ（Markdown文）中心ですが、Wikipediaとは異なりセマンティック層が欠落しています。Wikidataはこの課題を解決する設計です。企業やプロダクトでLLMが複数システムと連携する場合、ナラティブだけでなくRDFなどのセマンティック層を別途設計する必要があります。知識基盤の設計判断に直結する実践的な考察です。#知識基盤#ナレッジグラフ#LLM Wiki♡0👎☆ 保存記事を読む →
📚Qiita3月24日· 2分で読める中級🔥 注目ナレッジグラフ×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。#RAG#ナレッジグラフ#LLM♡0👎☆ 保存記事を読む →
⚡Zenn3月10日· 1分で読める中級🔥 注目AIエンジニアのマインドセット：AIの仕事は「Connecting the Dots」チャットAIの導入だけでは成果が出ない理由は、ビジネス文脈の理解が欠けているからです。AIエンジニアは単なるモデル開発者ではなく、Search→Answer→Actionの業務サイクルを最適化する「Change Agent」として、時系列データや変化履歴を含むContext Graphを構築することで、初めて真の価値を生み出します。#AI駆動開発#エージェント#RAG♡0👎☆ 保存記事を読む →
📚Qiita3月7日· 1分で読める中級🔥 注目GraphRAGを実際に構築して分かった「使うほど賢くなるAI」の仕組みGraphRAGは従来のRAGに知識グラフを組み合わせ、「点と点のつながり」を理解させるアーキテクチャです。数千件ドキュメントでのノイズ問題を解決し、複雑な関係性推論や全体俯瞰が可能になります。実装経験から、単純な事実確認ならRAGで十分ですが、規則改正の波及範囲や複数段階の推論が必要なときにGraphRAGが真価を発揮することを具体例で解説しています。#RAG#GraphRAG#ナレッジグラフ♡0👎☆ 保存記事を読む →
📚Zenn3月3日· 1分で読める中級🔥 注目GraphRAG入門 LangChain+NetworkXで「コミュニティ検出」を自作してみたGraphRAGがベクトル検索だけのRAGの限界を超える理由を、論文読解と実装で徹底解説します。Leidenアルゴリズムでナレッジグラフのコミュニティ検出を行い、事前生成した要約から全体的な質問に答える仕組みです。LangChain+NetworkXでミニマム実装されており、手を動かしながら「なぜ複雑な質問に強いのか」を体感できます。#RAG#GraphRAG#技術・実装♡0👎☆ 保存記事を読む →