cv usk(@cv_usk):「顧客」という言葉ひとつで、マーケティングと財務が違うものを指している。そんな会社にAIエージェントを入れたら、何が起きるでしょうか。エージェントは、ビジネスデータの意味を知りません。これまでその意味は、コードや担当者の経験、BIツールが補ってきました。さらにデータが断片化していると、必要な知識にたどり着くことすらできません。Neo4jはこれを「エージェントの知識問題」と呼びます。そこで発表されたのが、6層のビジネスオントロジーを中核にしたContext Engineです。業務ルールや用語の定義、データの所在とアクセス権、さらに過去の判断を学ぶランタイム知識までを、グラフとして1つにつなぎます。検索はGraphRAG、メモリも同じグラフに置き、すべての判断経路を追跡できます。既存のLLMやエージェントフレームワークはそのまま使えます。 Neo4j Context Engine: Rapidly build dependable enterprise agents https://t.co/AipzZsUBr4 現在はプライベートプレビューで、効果を示す数値はまだ公開されていません。 #Neo4j #AIエージェント

2026.11.05 02:33

「顧客」という言葉ひとつで、マーケティングと財務が違うものを指している。そんな会社にAIエージェントを入れたら、何が起きるでしょうか。エージェントは、ビジネスデータの意味を知りません。これまでその意味は、コードや担当者の経験、BIツールが補ってきました。さらにデータが断片化していると、必要な知識にたどり着くことすらできません。Neo4jはこれを「エージェントの知識問題」と呼びます。そこで発表されたのが、6層のビジネスオントロジーを中核にしたContext Engineです。業務ルールや用語の定義、データの所在とアクセス権、さらに過去の判断を学ぶランタイム知識までを、グラフとして1つにつなぎます。検索はGraphRAG、メモリも同じグラフに置き、すべての判断経路を追跡できます。既存のLLMやエージェントフレームワークはそのまま使えます。 Neo4j Context Engine: Rapidly build dependable enterprise agents 現在はプライベートプレビューで、効果を示す数値はまだ公開されていません。 #Neo4j# #AIエージェント#

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