🕸 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#

さて15日からは舞台 「死はど真ん中に転げ落ちて」 始まります。お時間ある方はぜひ👏🏻 かなり楽しい毎日を過ごしています 写真は、空き時間はよう一緒にいる怜生ちゃん。 #女子大小路ど真ん中#