Knowledge Graph · GraphRAG · Neo4j
ナレッジグラフ・GraphRAGの研修と技術アドバイザリー
RDB、文書、AIに分散した知識を、関係と根拠を保ったまま再利用できる形に整理するための研修、設計レビュー、技術支援を行っています。
Why now
生成AIを導入した次に、知識をどこへ残すか。
LLMやRAGを使うだけでは、回答の根拠、関係、変更履歴、判断理由を長期的に管理することは難しくなります。 ナレッジグラフは、文書やデータを単に検索するのではなく、「何と何がどう関係しているか」を検証可能な形で残すための選択肢です。
製品導入を前提にせず、既存のRDB、文書、検索、ベクトルデータベース、AIの役割を整理し、どこにグラフを使う意味があるかから検討します。
01
企業向け研修・ワークショップ
Knowledge Graph、GraphRAG、Neo4j、Cypher、GQLなどを、案件で判断できるレベルまで整理します。
02
データモデリング・設計レビュー
ID、関係、出典、スキーマ、RDB・グラフ・ベクトルの役割分担を具体的な設計から確認します。
03
移行・検証・技術アドバイザリー
依存関係、データ対応、不整合、検証条件など、移行や統合で後から問題になりやすい部分を整理します。
Common questions
こんな段階から相談できます。
- GraphRAGを検討しているが、RAGやベクトル検索との役割分担が曖昧
- Neo4jを使い始めたが、データモデルや関係の設計に自信がない
- RDBからグラフへ移行したいが、既存テーブルをそのまま置き換えてよいか分からない
- AIに渡す知識について、出典・変更履歴・判断理由を残したい
- 提案書やPoCの設計を、製品ベンダーとは別の立場からレビューしてほしい
Related work
実際のデータとプロジェクトから考える。
研修やアドバイザリーでは、一般論だけでなく、データモデル、移行、知識の履歴、AIと外部知識の関係など、これまでの実装・検証・発表で扱ってきた題材も活用します。
Contact
まずは現在の課題を聞かせてください。
構想メモ、データ例、既存の構成図、PoC案などがあれば、完成した要件定義書がなくても相談できます。日本語・英語どちらでも対応します。
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