私は、組織の現実を階層構造だけでなく、柔軟に可視化できるグラフ理論に以前から興味を持っていました。最近では、RAG（retrieval augmented generation）という技術を使い、言語モデルの局所的な実行に注目しています。
例として、ドイツ歴史に関するポッドキャスト「The History of the Germans」のエピソードから知識グラフを抽出し、その可能性を探りました。具体的には、OllamaやMixtralなどの高性能モデルを利用し、Macbook M1 Proで実現する方法について記事にしています。
これはコスト効率も良く、API利用の料金を超えるほど計算に集中したタスクに適していることを発見しました。また、ハッカソンを通じてこのプロジェクトを発展させる機会も得ました。
今後詳細なグラフの埋め込みや意味駆動型RAGの使用も検討しており、更なる記事で報告予定です。この先端的な試みは、将来のコンテンツやテクノロジーへの理解を深める一助となるでしょう。
出典 : https://medium.com/@syrom_85473/knowledge-graph-extraction-visualization-with-local-llm-from-unstructured-text-a-history-example-94c63b366fed