企業がデータアクセスを拡大するにあたり、ナレッジグラフ(KGs)と大規模言語モデル(LLMs)の統合が重要です。
ナレッジグラフは、データセット間の意味的なつながりを活用して、情報を結びつけます。一方、大規模言語モデルは自然言語を予測するためにベクトルと深層ニューラルネットワークを用います。
デジタルアシスタントのような形で情報提供を目指すLLMsと、データセンター化を目的としたKGsは、データを迅速に適切な人に届けるという共通の目標を持ちつつ、アプローチは異なります。LLMsの「ブラックボックス」性や事実知識の処理における弱点を、ナレッジグラフが補強する形で統合が可能です。
ナレッジグラフを用いることには、データの品質改善、リスク軽減、コスト削減など複数のメリットがあります。しかし、ナレッジグラフを基盤としたAIシステムの開発はコストがかかる一方、データの統合性を高めることで企業の運用効率の向上が見込まれます。
ナレッジグラフと大規模言語モデルは双方が互いを強化する関係にあり、データ中心の未来を作る上で欠かすことができない技術です。高校生にも理解しやすいように、それぞれの特徴を活かしながら、二つの技術をどう統合していくべきかを考察しています。
出典 : https://towardsdatascience.com/how-to-implement-knowledge-graphs-and-large-language-models-llms-together-at-the-enterprise-level-cf2835475c47