
LLMをもっと賢くする:ナレッジグラフ実践入門
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「ChatGPTは賢いのに、なぜ業務では使いにくいのか」。その答えがナレッジグラフにあります。本書は、RAGだけでは解けない問題の正体を明らかにし、ナレッジグラフがLLMに何をもたらすかを、入門から世界の活用事例、実装アーキテクチャ、AI Agentとの統合まで一気通貫で解説します。エンタープライズ規模でのKG実装は難しい。だからこそ、何が難しいのかを正確に理解することが第一歩です。
Chapters
はじめに:なぜLLMにナレッジグラフが必要なのか
ナレッジグラフとは何か:知識をつながりで表現する
LLMとRAGが抱える本当の問題:なぜ生成AIの95%が失敗するのか
世界はナレッジグラフをどう使っているか:業界別の活用事例
KGの作り方:RDFとProperty Graph、そしてDockerで試す
RAGを超える:KGが得意なこと、RAGが苦手なこと
エンタープライズKGの設計:LLMを形式レイヤでサンドイッチする
AI AgentとKG:L5エージェントを実現する知識基盤
スモールスタートで始めるKG実装:ローカル環境から本番への移行
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