AIエージェントを支える次世代データ基盤 - 物理グラフDBを独自開発するための変更管理と安定運用戦略 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 本シリーズの 第1部 および 第2部 では、主要データプラットフォームが「仮想グラフ（Virtual Graph）」に注力する動向と、AIエージェントの知識表現や推論におけるグラフモデルの理論的優位性について解説しました。 第1部では物理的なデータコピーを避ける「仮想グラフ」の可能性を論じましたが、実際のビジネス要件や処理性能、システム構成によっては、専用の物理グラフデータベース（Neo4jなど）を自分たちでゼロから構築し、物理的なインフラとして本番稼働させる選択肢（物理グラフ開発）をとる場面も数多く存在します。 最終章となる第3

[misshiki]

物理グラフDBを独自運用する際の変更管理を解説。スキーマレスの罠を避けるため、Pydantic等で制約をSSOT化し、DB更新とLLMクエリ生成の双方に強制する設計を示す。

[simplememofast]

オントロジーを学術概念と捉えると詰む。実務ではPydanticのようなアプリ層のバリデーション定義こそが生きたスキーマで、DB防壁とLLMへの提示を一枚で兼ねる。