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
