Neo4jの開発者関係VPのStephen Chinが、グラフ技術を使ってLLM（大規模言語モデル）を強化する方法を提案しました。現在のLLMは、多くのデータと処理能力によって賢く見えますが、本質的な知能は限定的です。しかし、知識グラフを組み合わせることで、LLMはより正確で情報豊富な結果を提供するようになります。
知識グラフは、データ構造をノードと関係で表現する異なる方法で、AIに対して明解で説明可能なデータの洞察を与えます。この技術で、グラフデータベースは開発者により根拠のあるアーキテクチャを提供し、結果をよりコントロールすることが可能です。
例えば、支払いソリューション企業のKlarnaでは、Neo4jを使用して1000以上のSaaSアプリケーションを置き換え、効果を上げています。一般に、企業内部でのサプライチェーン管理などの特定の要件には、従来のベクトルデータベースでは限界があるため、この新たな技術が有効であることが示されています。
Neo4jは、LangChainやLlama Indexなど複数の部分で統合を提供しており、この先進技術の普及を支援しています。
出典 : How Neo4j Uses Graph Technology With LLMs to Replace SaaS Applications | AIM https://analyticsindiamag.com/ai-features/how-neo4j-uses-graph-technology-with-llms-to-replace-saas-applications/
