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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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#RAG#GraphRAG#技術・実装#AI駆動開発#ナレッジグラフ#LLM#エンティティ抽出#グラフデータベース#アーキテクチャ設計#GraphDB
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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
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Qiita3月22日· 1分で読める中級🔥 注目

GraphRAG とは何か ― ベクトルRAGとの違いから理解する

ベクトルRAGは意味的な近さで検索しますが、チャンク間の関係を失うという課題があります。GraphRAGはエンティティと関係をグラフとして保存することで、多ホップ推論が必要な複雑な質問に対応します。Local SearchとGlobal Searchの2つの検索戦略で、局所的な質問から全体俯瞰まで柔軟に対応できる手法です。

#RAG#GraphRAG#グラフデータベース
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Zenn3月8日· 2分で読める中級🔥 注目

物理メタファーを数理モデルに変換する。【中編】

Web3プロダクト開発で、物理メタファー(浸透電流・アーク放電)をグラフデータベースで実装するハックが面白いです。Louvain法では計算コストが現実的でないため、Jaccard係数によるサンプリングベースの局所解析に切り替え、Lambda制約下で「隠れた橋渡し人物」を軽量に検出するアルゴリズムを実現。AIとの壁打ちを通じてLv5の独自アーキテクチャ設計に到達した実践的な事例です。

#AI駆動開発#アーキテクチャ設計#GraphDB
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Zenn3月3日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Code Skills で「使うほど賢くなる」投資分析AIを作った話 Vol.2【Neo4j × 個人開発】

Claude Code Skillsで投資分析AIを作り、Neo4jグラフDBを組み合わせることで「使うほど賢くなる」仕組みを実現した個人開発事例です。同じ質問を3回した時の回答品質の変化を通じて、自動コンテキスト注入・データ新鮮度判定・関係性別アクション提案といった設計パターンを実装。過去の分析結果・売買記録・投資メモが自動で蓄積され、次の判断に反映される循環ループの構築方法を、実装の工夫とともに詳しく解説しています。

#Claude Code Skills#AI駆動開発#RAG
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