Chain-of-Thoughtを使ったText-to-Cypher - Insight Edge Tech Blog
はじめに はじめまして、InsightEdge 分析チームの中野です。 今回は自然言語からCypherクエリを生成する手法について、LLM（大規模言語モデル）を用いたアプローチを紹介します。 最近、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法が注目されています。これは、LLMが外部の知識ベースを検索し、その情報を基に回答を生成するプロセスです。また、外部知識にナレッジグラフを利用することでデータを構造化し、より関連性の高い情報を抽出することも注目されています。 ナレッジグラフを使用するにはneo4jのようなグラフデータベースを使用することが一般的です。 しかし、このRAGプロセスではテキストからグラフクエリ言語であるCypherクエリを生成する必要があります。 この記事では、このRAGプロセスでCypherクエリを生成する際の課題と、Chain-of-T
Kedroを使って感じたこと - Insight Edge Tech Blog
こんにちは。12月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから早速、ChatGPT案件やデータサイエンス案件をいくつか担当しています。 今回は、とある案件で使用したMLパイプライン管理ツール「Kedro」について紹介したいと思います。 目次 Kedroとは なぜKedroを選んだか メリット デメリット 他のツールとの違い まとめ Kedroとは まず、Kedroとは何かの説明から始めましょう。 パイプラインを表示する機能もあります（引用元：https://docs.kedro.org/en/0.17.7/03_tutorial/05_visualise_pipeline.html） Kedroとは、データサイエンスのパイプラインを管理するツールです。データ収集、変換やモデル学習、ハイパーパラメータ調整の管理から精度評価までまとめて簡
KDD 2022 の論文とチュートリアルの紹介 - Insight Edge Tech Blog
こんにちは！データサイエンティストの伊達です。 今回は、データマイニング分野におけるトップカンファレンスの一つである KDD 2022 で気になった論文とチュートリアルを紹介します。 KDD とは 論文 (Research Track): Wu et al., Non-stationary A/B Tests 背景 論文内容 チュートリアル：Counterfactual Evaluation and Learning for Interactive Systems チュートリアル：New Frontiers of Scientific Text Mining: Tasks, Data, and Tools まとめ KDD とは KDD 2022 (28th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data
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