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MicrosoftのGraphRAG+Neo4jで簡単にKnowledge Graphを可視化する - Taste of Tech Topics
こんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 LLMが広く使用されるようになってから、RAGに関する研究も増加し、RAGを拡張する手法の研究も多く出ました。 その中でもテキストをグラフデータとして扱いRAGの元データとする手法をGraphRAGと言います。 今回はその中の一つであるMicrosoftが提唱しているGraphRAGの手法を使っていきます。 www.microsoft.com MicrosoftからはGraphRAGを使用できる実装もPythonライブラリとして発表されています。 ライブラリではグラフデータはあくまでRAGの元データとして使用していますが、せっかくテキストからグラフが生成できるのであれば、テキストマイニングしてみたくなるものです。 そこで、本記事ではこの手法で作成したグラフをグラフDBの一つであるNeo4jに投入して
Claude Code Skills で「使うほど賢くなる」投資分析AIを作った話 Vol.2【Neo4j × 個人開発】 - Qiita
前回の記事（Claude Code Skills で株スクリーニングを自動化した話【Python × yfinance × バイブコーディング】）で、Claude Code Skills による投資分析の自動化を紹介した。あれから数ヶ月、システムは「使うほど賢くなる」仕組みへと進化した。本記事ではその仕組みと、個人開発で得た設計判断を共有する。 前回の記事で解決したこと、しなかったこと 前回、Web 版 AI の4つの課題（レスポンス・コンテキスト消失・再現性・処理量）を Claude Code Skills で解決した。分析ロジックをスクリプトに固定し、Yahoo Finance のデータで統一的にスクリーニングする。これで「毎回同じ基準で銘柄を探せる」状態は作れた。 しかし、分析結果の蓄積と活用は解決できていなかった。 先週スクリーニングで見つけた銘柄も、先月のヘルスチェック結果も、次
無料のフルマネージドなグラフデータベース「Neo4j AuraDB Free」発表。5万ノード、17万5000リレーションシップまで利用可能
無料のフルマネージドなグラフデータベース「Neo4j AuraDB Free」発表。5万ノード、17万5000リレーションシップまで利用可能 Neo4j社は、同社が提供する代表的なグラフデータベース製品のマネージドサービス「Neo4j AuraDB」の無料版「Neo4j AuraDB Free」を発表しました。 We’re excited to announce that everyone can now use Neo4j AuraDB Free, and get started without a credit card!https://t.co/ZT4tw2VB3U#GraphDatabase #Cloud #Neo4j — Neo4j (@neo4j) November 3, 2021 Neo4j AuraDBは、オープンソースのグラフデータベースとして知られる「Neo4j」を、ク
GraphRAGの簡易検証 ~Azure Document Intelligence, Neo4jを用いて~ - Qiita
はじめに 本記事の背景 Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、クエリに基づいた情報検索を行い、その結果を基に回答を生成する技術です。これは大規模言語モデル（LLM）の活用法の一つであり、新しい知識や企業文書などに対しても効果的に利用できます。しかし、RAGにはいくつかの課題があり、特に情報の関連付けや意味的理解の不足が精度の低下につながることがあります。 通常のRAGは、主にベクトル類似性を利用して情報を検索します。これは、情報断片の表面的な類似性を評価するものであり、深く複雑な関連性を捉えることが難しいです。また、ベクトル化された情報は独立したエンティティとして扱われるため、文脈や意味的理解を行うことも困難です。このため、期待される情報が引き出せなかったり、不十分な結果を生じることがあります。 Graph RAGとは GraphRAGは、これらの問題に
Claude Code Skills で「使うほど賢くなる」投資分析AIを作った話 Vol.2【Neo4j × 個人開発】
前回の記事（Claude Code Skills で株スクリーニングを自動化した話【Python × yfinance × バイブコーディング】）で、Claude Code Skills による投資分析の自動化を紹介した。あれから数ヶ月、システムは「使うほど賢くなる」仕組みへと進化した。本記事ではその仕組みと、個人開発で得た設計判断を共有する。 前回の記事で解決したこと、しなかったこと 前回、Web 版 AI の4つの課題（レスポンス・コンテキスト消失・再現性・処理量）を Claude Code Skills で解決した。分析ロジックをスクリプトに固定し、Yahoo Finance のデータで統一的にスクリーニングする。これで「毎回同じ基準で銘柄を探せる」状態は作れた。 しかし、分析結果の蓄積と活用は解決できていなかった。 先週スクリーニングで見つけた銘柄も、先月のヘルスチェック結果も、次
理工学専攻の大学院生で、主に言語AIを扱っています。大学では、生成AIを用いた学習支援アドバイスの生成について研究しています。 参考： GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data – Microsoft Research[1] GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、グラフに基づいた検索を行うRAG手法です。この手法では質問応答を行うために、以下の手順をとります。 ドキュメントから知識グラフを生成 知識グラフが保持するエンティティや関係に基づいて質問応答する GraphRAG の性能 GraphRAGの有用性について Microsoft Researchチームによっていくつかの調査が行われています。この調査では、RAGアプローチを要する質問に対して従来のRAG手
いきなりグラフデータベース～人生で初めてNeo4jを触ってみた（Cypher入門） - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のデータストア全般とクラウドを担当している M.K. です。 突然ですが、皆さんはグラフデータベースを使ったことがありますか？このブログに辿り着く方は少なくともデータベース関連に興味をお持ちと思いますが、グラフデータベースは知ってはいるけど使ったことない、という方は結構いらっしゃるんじゃないでしょうか。 まさに自分もその一人で、Oracle、MySQL、PostgreSQLなどのリレーショナルデータベースに始まり、Hadoop、Hive、HBaseなどのビッグデータ系、さらにはクラウドのBigQueryなど、データベース関連製品はかなり触ってきましたが、グラフデータベースだけはまだ試したことがなく、自分にとって最後の秘境？みたいなところがありました。 ところが最近、データサイエンティストや機械学習エンジニアのメンバーの間でネットワーク構造のデータを取り扱う業
GraphRAGを実際にOSSで構築してGitHubに公開した — Claude Code × Neo4j で「個人ナレッジグラフ」
はじめに — 前回の記事から実装へ 前回の記事では、GraphRAGの仕組みと従来RAGとの違いを解説しました。「使うほど賢くなるAI」の構造は理解した。では、実際に自分で構築して使い倒すとどうなるのか？ 今回は、普段の業務やアイデアの知識を一元管理したいという動機から、OSSの組み合わせでGraphRAGプラットフォームを構築し、GitHubにも公開しました。 本稿では、構築の過程で得た知見と、実際に使ってみて分かったことをまとめます。 動機 — なぜ「個人ナレッジグラフ」なのか ノートが散らかる問題。 エンジニアなら誰しも経験があるのではないでしょうか。 Notion、Obsidian、Google Docs、ローカルのMarkdown、Slackの自分用チャンネル…。メモを取る場所は増える一方で、「あのとき調べたことどこに書いたっけ？」と探す時間が積み重なっていきます。 結局のところ
[Yahoo!広告] Spring Boot+Neo4jを 使⽤した広告アカウント管理での 階層構造化の実現
Yahoo!広告では、広告運用を効率的に行うために、複数の広告アカウントを階層構造で管理できる機能を提供しています。 広告アカウントのデータストアにはRDBを使用していましたが、機能拡張で階層数を増やそうとしたところ、要求された性能を満たすことができませんでした。 解決手段として、階層構造を表現する…
![[Yahoo!広告] Spring Boot+Neo4jを 使⽤した広告アカウント管理での 階層構造化の実現](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/96493b99e1bf6928a0378a2d1921df62f6a490c8/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F95ab69f47bb9444dbb9c06804f93fb0f%2Fslide_0.jpg%3F27793081)
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
Neo4j Auraとは？AuraDB Freeで無料＆手軽にグラフデータベースを使ってみよう #Neo4j #AuraDB #Neo4jAura - クリエーションライン株式会社
AuraDS AuraDSはフルマネージドのデータサイエンスソリューションで、クラウド上でグラフデータサイエンスを実行できます。 AuraDSについては別記事にて紹介予定です。 グラフデータサイエンスってなんだろう？という方はCL Labで紹介しているのでこちらをご覧ください。 CL Lab：Neo4j Graph Data Science Library(GDS)の紹介 AuraDB Freeを使ってみよう それではさっそく無料で使えるAuraDB Freeを試してみましょう。 インスタンス作成 アカウントごとに作成できるAuraDB Freeインスタンスは1つです。 公式サイトのStart Freeから始めます。 ユーザー登録orログインをして プライバシーポリシーに同意して インスタンス作成画面で必要な情報を入力します。 インスタンスタイプ：AuraDBFree インスタンスの詳細：
昨日、最近話題となったGraphRAGを試しました。 GraphRAGとは、データをナレッジグラフの形式で保管し、RAGで検索する際にはナレッジグラフで回答を探すという技術です。通常のRAGと比べると、基本的には正しい情報だけが含まれているため、精度が高くなります。マイクロソフトも先日RAGとGraphRAGを比較する研究レポートを発表しました。⇩（GraphRAGの特徴と、どんな場合にRAGより精度高いのかを多角的に説明しています。） ナレッジグラフ（Knowledge Graph）とNeo4j ナレッジグラフは主に、ノード（node）とリレーションシップ（relationship）で構成されて、単語ごとの関係を表しています。（GoogleやYahooなどの検索エンジンもナレッジグラフに基づいて検索を行っています） ナレッジグラフを自動的に作成するために最もよく使われているライブラリはN
はじめに こんにちは。この記事は、私が知識グラフ、Neo4j、そしてオントロジーについて学び始めたときの備忘録です。これから知識グラフを学ぼうとしている方の参考になれば幸いです。 1. 知識グラフとは 知識グラフは、実世界の情報を構造化して表現するデータモデルです。学び始めて気づいた主な特徴は： エンティティ（ノード）と関係（エッジ）で構成される 複雑な関係性を直感的に表現できる 機械学習や自然言語処理などのAI技術と相性が良い 2. Neo4jについて Neo4jは、知識グラフを実装するためによく使われるグラフデータベース管理システムです。以下の点が印象的でした： グラフ形式でデータを格納・管理する Cypher言語というグラフに特化したクエリ言語を使用する 視覚的にデータを表現できるので、関係性を理解しやすい 3. オントロジーとは オントロジーは、特定の分野における概念とその関係性を
GitHub - neo4j-labs/llm-graph-builder: Neo4j graph construction from unstructured data using LLMs
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Neo4Jに入門してみる
Neo4Jとは? Javaで開発されたオープンソースのグラフデータベース。 ２０００年ごろに開発された。会社はスウェーデンに最初にできて、本社をシリコンバレーに移転した。 公式サイト どんなものか? 公式を翻訳してみた Neo4j グラフ データ プラットフォーム グラフ データベースとして始まった Neo4j は、多くのツール、アプリケーション、およびライブラリを備えた豊富なエコシステムに進化し、グラフ テクノロジを作業環境に統合する機会を提供します。 Neo4j エコシステムの 3 つの柱を見てみましょう。 まず、Neo4jは世界をリードするグラフ データベースです。このアーキテクチャは、ノードと関係の最適な管理、ストレージ、およびトラバーサルのために設計されています。 次に、Neo4j Auraは、クラウド内の完全に管理されたグラフ データ プラットフォーム サービスです。Aura
Neo4j SandBox Graph Data Science プロジェクトを体験してみた（前編） #Neo4j #SandBox #GDS - クリエーションライン株式会社
概要 Neo4j を使用したデータ分析について調べていたら、sandboxに Graph Data Science プロジェクト があったので、使ってみました。 備忘録として、プロジェクトのシナリオを日本語でまとめたので公開します。 目的 Graph Data Science の概要説明 GDS ライブラリの使い方の説明 予備知識 Neo4j と GDS の概要はこちらをご参照ください。 Neo4j Sandboxから下記のプロジェクトを選択して開始します。 シナリオ0: イントロダクション なぜデータサイエンスにグラフを使用するのか 伝統的データサイエンスと機械学習においてデータ理解をする際には、もっぱら表形式のデータを使用し、それぞれのデータ行は他のデータから独立するものとして扱われていました。 一方で、それぞれのデータ行同士の関係を考慮に入れたほうがより正確なモデルを生み出すことがで
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Langchain+Neo4j で「GraphRAG」を実装してみる | 株式会社調和技研
MongoDB のデータを Neo4j で可視化してみる #Neo4j #MongoDB #Graph - Tech Blog｜クリエーションライン
GraphRAGを試しました。（Neo4jでナレッジグラフを作成） - Qiita
知識グラフ入門：Neo4jとオントロジーの関係性を理解する - Qiita
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