cv usk(@cv_usk):AIエージェントに「どのデータがどこにあるか」を、プロンプトに書かずに教える方法です。 Build a Knowledge Layer: Map Your Data with an Ontology https://t.co/Q4uyclnlVF 銀行取引・事業計画・融資方針・過去の判断など、バラバラのデータソースを、オントロジー（他のグラフを説明するグラフ）で地図にするNeo4jの解説記事です。注目ポイント 🗺️ 汎用スキーマで地図を作る DataProduct（データソース全体）とSchemaEntity（ソース内のエンティティ）の2種類のノードだけで構成します。各ソース固有のリレーション名はRELATESのプロパティに持たせるので、ソースが変わっても吸収しやすくなります。 🔗 ソース同士の4つの関係 RESOLVES（同じ実体）、SUPPLEMENTS（文脈の補完）、GOVERNS（制約）、CITES（根拠の引用）の4種類でつなぎます。DB間の統合を作らなくても、エージェントはどこを見ればよいか分かります。 🧭 クエリの前に地図を読む get_schema_helpで場所と形を確認し、ontology_guided_queryで読み取り専用のCypherを実行します。プロンプトに書く指示は実質1つで、スキーマ一覧の貼り付けが不要になります。プロンプトを古くしない設計として参考になります。 #Neo4j #KnowledgeGraph

2026.11.14 08:38

AIエージェントに「どのデータがどこにあるか」を、プロンプトに書かずに教える方法です。 Build a Knowledge Layer: Map Your Data with an Ontology 銀行取引・事業計画・融資方針・過去の判断など、バラバラのデータソースを、オントロジー（他のグラフを説明するグラフ）で地図にするNeo4jの解説記事です。注目ポイント 🗺️ 汎用スキーマで地図を作る DataProduct（データソース全体）とSchemaEntity（ソース内のエンティティ）の2種類のノードだけで構成します。各ソース固有のリレーション名はRELATESのプロパティに持たせるので、ソースが変わっても吸収しやすくなります。 🔗 ソース同士の4つの関係 RESOLVES（同じ実体）、SUPPLEMENTS（文脈の補完）、GOVERNS（制約）、CITES（根拠の引用）の4種類でつなぎます。DB間の統合を作らなくても、エージェントはどこを見ればよいか分かります。 🧭 クエリの前に地図を読む get_schema_helpで場所と形を確認し、ontology_guided_queryで読み取り専用のCypherを実行します。プロンプトに書く指示は実質1つで、スキーマ一覧の貼り付けが不要になります。プロンプトを古くしない設計として参考になります。 #Neo4j# #KnowledgeGraph#

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