概要
LLMとRAGの限界を克服し、高度な推論とデータ統合を実現するためのナレッジグラフの概念から実装までを体系的に解説する実践ガイド。
詳細内容
本書は、生成AIのビジネス活用においてRAG（検索拡張生成）だけでは解決できない「データの複雑な関係性」や「不正確な推論」という課題に対し、ナレッジグラフ（KG）を組み合わせる有効性を解説した入門書です。全9章で構成され、KGの基礎概念からRDF/Property Graphの違い、Dockerを用いた実装環境、さらにはAIエージェントの自律性を支える知識基盤としての役割までを網羅しています。エンタープライズ環境での活用を見据え、なぜ多くの生成AIプロジェクトが失敗するのかを分析した上で、情報を形式化しLLMを補完する『サンドイッチ構造』などの具体的なアーキテクチャ設計も提示されています。約16万字に及ぶ詳細な記述により、AIの社会実装を次のレベルへ引き上げるための知見を提供します。