近年、知識グラフは重要な情報保存と検索の手段として用いられていますが、従来のエンティティ中心のグラフ構築は困難と時間を要し、誤りも生じやすいものでした。それに対して、コンテンツ中心の知識グラフは、関連コンテンツ間の広範な関係性に焦点を当てており、ベクトル検索の恩恵を受けつつ、大量のコンテンツの中から大局的な情報を抽出しやすくなっています。
わかりやすい知識ストアやベクトル検索を活用して、質問に対する関連あるコンテンツを効率的に取得することが可能です。文書を細分化し、関連キーワードを用いてリンクを生成する手法は、ドメインの専門家不要で、迅速かつ自動化されています。
DataStax Astraのサポート記事のケーススタディでは、文書の読み込み、解析、リンクの抽出が5分未満で完了しました。この新しいアプローチは、高度な検索補強技術（RAG）やラージランゲージモデルと組み合わせたときに、質問応答システムにおいてより的確かつ豊かな回答を得るための基盤として期待されています。
出典 : Better LLM Integration With Content-Centric Knowledge Graphs https://thenewstack.io/better-llm-integration-with-content-centric-knowledge-graphs/