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
ナレッジグラフを用いたRAGの改善 - Ahogrammer
RAG（Retrieval Augmented Generation）は大規模言語モデル（LLM）の性能を改善するための手法の1つであり、質問に対する回答を生成する際に、外部知識源から情報を取り込みます。 これにより、LLM 自体で学習できる情報量に制限されることなく、より正確で詳細な回答を生成することができます。 よく使われているRAGでは、外部知識源として検索エンジンにテキストをインデックスしておき、質問に関連するテキストをベクトル検索や全文検索を用いて取得します。しかし、構造化データを扱うことには苦労するため、質問によっては回答が不十分、あるいはまったく回答できないことに繋がります。 これらの問題を克服するために、ナレッジグラフを用いたRAGが構築されることがあります。ナレッジグラフでは、エンティティとその間の関係がグラフ構造で表現されており、単純な検索を用いた場合には回答できないよ
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