Langchainを使用したKnowledge Graphの構築と質問応答 - Qiitaはじめに 「Knowledge Graph（知識グラフ）」は、情報を関連付けて構造化するグラフベースのデータモデルです。エンティティ（例：人、物、場所、概念など）間の関係をノードとエッジで表現することができます。以前紹介したRetrieval（本記事の下に該当記事へのリンクがあります）を用いた方法と似ているのですが、Retrievalが基本的には1:Xでデータベースから回答に関連した情報を探しにいくのに対し、知識グラフでは、逆引きを含むX:Xのような情報が複雑に関連している場合や、複雑なクエリの解決に役立ちます。一方で、情報の正確性確保やスケーラビリティの問題などの課題も存在します。 今回は、Langchainを使用して、テキストから知識グラフを構築し、その知識グラフを基に質問応答を行う方法について解説します。知識グラフを使うことで、ChatGPTだけでは回答の難しい、現在の出来事や専門知
