ナレッジグラフを活用するGraphRAGを俯瞰する

はじめに ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の redtea です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。所属チームでXを運用しており、AIに関する情報を発信していますのでご興味あれば覗いてみてください。 本記事の構成 本記事では想定読者を欲張って、GraphRAG は初めてでサクっと学びたい方から、詳しく学びたい方まで手広くしたいと思っています。そこで、最初に概論としてサクッと学べる短い章を設け、その後に詳しい説明の章が続くようにします。さらに、習うより慣れよということで、最後にハンズオン形式でナレッジグラフの構築から GraphRAG の実装までを行います。すなわち、 サクッと学びたい方は概論だけ読んで

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"GraphText: 中心ノードの Ego Network を「グラフ構文木」として変換することで、構造的かつ階層的な情報を併せ持つ形式"