The GraphRAG Manifesto: Adding Knowledge to GenAI - Graph Database & AnalyticsThe GraphRAG Manifesto: Unlock Better GenAI Results With Knowledge Graphs | Read Now
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ナレッジグラフ(Neo4j) を活用してLangChainアプリケーションを強化｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)
ナレッジグラフ関係の技術記事が多くなってきてますが、この記事は、Neo4jとLangChainを組み合わせて実際にRAGを作ってみた、という内容でステップ毎に紹介してくれています。ナレッジグラフをRAG向けのデータストアとして使うと、構造型のデータと非構造型のデータをミックスしてRAGに提供できる、っという点が強みです。一緒にできるってことは運用管理が楽になる、ということです。ベクトルデータも作る必要はありますが、これもナレッジグラフの中に入れちゃいます。 企業向けのRAGの開発にグラフデータベースとRAGの組み合わせはこれからもっと広がっていくのでは、と期待してます。 Using a Knowledge Graph to implement a DevOps RAG applicationClip source: devops_rag.ipynb - Colaboratory RAGアプ
LLMによるナレッジグラフの作成とハイブリッド検索 + RAG
はじめに langChainはNeo4j（グラフDB）をサポートしています。 今回はそちらの機能（langChain × Neo4j）を使い、ナレッジグラフの作成、検索など以下の実装を試してみます。 llmを使いテキストからグラフを生成 グラフのノード情報からハイブリッド検索（全文検索とベクトル検索）を実行 グラフのリレーションシップ情報からベクトル検索を実行 テキストからハイブリッド検索（全文検索とベクトル検索）を実行 3つの検索（ノード、リレーションシップ、テキスト）を用いたRAG Cypherクエリをllmで生成 → 結果から回答 検索したノードの周辺情報(関係するノードとリレーションシップ)を用いたRAG ナレッジグラフとは ナレッジグラフは情報をグラフ構造によって表したものです （Neo4jにおける）ナレッジグラフはノード（人、場所、物などのオブジェクト）とそれらを繋ぐリレーショ
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
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Neo4j LLM Knowledge Graph Builder - Extract Nodes and Relationships from Unstructured Text - Neo4j Labs
Docker Compose上のNeo4jにcsvデータをインポートする方法 - makoのノート
