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世界遺産登録で注目! 飛鳥・藤原の宮都から見る「飛鳥・奈良時代の建築」の魅力|エクスナレッジ編集部 @x_knowledge
🕸 テキストを「概念のグラフ」に変えて、ベクトルDBの代わりにRAGの検索器として使う。ローカル完結で試せるOSSです。 タイトル: rahulnyk/knowledge_graph URL: 🔍 概要 非構造テキストから、固有表現ではなく「概念」とその関係を抽出して知識グラフを作るプロジェクトです。Graph-Augmented Generation(GRAG)や知識ベースQAに使えます。 🧩 解決する課題 従来のテキスト解析は、概念どうしの絡み合いや隠れたつながりを捉えにくい問題がありました。意味を保ったまま問い合わせできるグラフにすることで、深い文書理解を可能にします。 🛠 方法論と提案手法 6ステップ(クリーニング→概念抽出→関係抽出→スキーマ化→ノード/エッジ生成→可視化)で構築。エッジは2種の重みを持ち、W1はLLMが抽出した明示関係、W2は同一チャンク共起。次数とコミュニティでノードの大きさと色を決めます。 💻 技術スタック ・LLM: Mistral 7B OpenOrca(GPT API不要) ・サービング: Ollamaでローカル完結 ・グラフ: NetworkX、可視化: Pyvis、データ: Pandas 🎯 ユースケース ベクトルDBの代わりにグラフを検索器に使うGraph RAG、隠れた関連の発見、中心性分析、コミュニティ検出など。 #KnowledgeGraph# #GraphRAG#
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📄 ドキュメントをアップロードするだけでナレッジグラフが構築できる時代へ。Neo4jの新機能「Document Intelligence」がAuraに登場! タイトル: Introducing Document Intelligence: From documents to a knowledge graph, right inside Aura URL: 📦 概要 Neo4jのフルマネージドグラフDB「Aura」に、非構造化ドキュメントからナレッジグラフを直接構築する「Document Intelligence」機能が追加されました。PDF、契約書、技術文書などをアップロードするだけで、エンティティ抽出、名寄せ、グラフ構築までをプラットフォーム内で完結できます。 ❓ 解決する課題 企業データの大部分は非構造化ドキュメントに眠っていますが、そこからナレッジグラフを構築するには、LLMによるエンティティ抽出、エンティティ解決、グラフスキーマ設計といった複雑なパイプライン構築が必要でした。この技術的なハードルが、ナレッジグラフ活用を一部の専門チームに限定していました。 💡 方法論と提案手法 LLMベースのエンティティ抽出で人物・組織・概念を自動識別し、異なるドキュメント間の同一エンティティを名寄せして統合。抽出された関係性からグラフスキーマを推論してAuraDB上にナレッジグラフを構築します。構築したグラフはそのままAura Agent、GenAI Copilot、GraphRAGの知識基盤として活用可能です。 🛠 ユースケース ・法務チームが大量の契約書から義務関係を抽出してコンプライアンスチェックを自動化 ・製薬企業が論文や臨床試験レポートから分子と疾患の関係を構造化して創薬研究を加速 ・ベクトル検索だけでは捉えきれない構造的関係性をグラフが補完し、RAGの回答精度を向上 #KnowledgeGraph# #Neo4j#
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🔎 フロンティアモデルの賢さだけでは本番AIは動かない。権限・監査つきで企業データを正確に引き出す検索基盤と組み合わせて初めて回ります。 TL;DR: ElasticとOpenAIが提携拡大。Elasticsearchを権限対応の永続メモリ層にして、エージェント・オブザーバビリティ・セキュリティを一気に強化します。 タイトル: Elastic and OpenAI collaborate to bring frontier intelligence to unstructured enterprise data URL: ポイント 🧠 Elasticsearchを永続メモリ層に(レキシカル+ベクトル+再ランキング+アクセス制御) 🎯 Knowledge Indicatorの事前計算で入力トークン最大75%削減、回答精度60→92% 🔒 社内テストでリコール0.89、ユーザー間のデータ完全保護 🛡 Attack Discoveryがアラートを攻撃チェーンに相関、MITRE ATT&CKへマッピング ⚡ Visaはトリアージを10〜20分→数秒、Airtelは分析最大40%・調査30%高速化 🔌 Agent BuilderはMCP経由でスキル公開、Splunk/QRadarルールの移行にも対応 賢さ+検索基盤+ガバナンスが揃って本番AIになる、という現実的な設計だと感じます。 #Elasticsearch# #OpenAI#
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