検索拡張生成（RAG）はAIが情報を見つけるのを助けますが、情報同士の関係を理解するのには役立ちません。知識グラフはデータをエンティティと関係として構造化し、ビジネスの意味論的なマップをAIに提供することでこのギャップを埋めます。この記事では、オントロジー設計からグラフストレージまでの知識グラフの基礎を説明し、大規模言語モデルとの実践的な統合を探ります。さまざまな業界の実例が、企業がこの組み合わせをレコメンドエンジン、不正検出、インテリジェント検索にどのように活用しているかを示しています。すでにRAGを使用しているチームにとって、知識グラフ層を追加することで回答精度と推論能力を劇的に向上させることができます。
知識グラフはRAGを超え、関係性をモデル化することで企業データを真に理解するAIを実現します。概念、実装、LLM統合を解説。