従量課金制 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
大規模言語モデル (LLM) は、ナレッジ グラフの作成を自動化することで、組織の非構造化データの管理方法を変革しています。これらのグラフはデータをエンティティ (ノード) と関係 (エッジ) に編成し、複雑なデータセット内の接続を理解しやすくします。
なぜそれが重要なのか:
プロセスの主な手順は次のとおりです。
対処すべき課題:
LLM は、ナレッジ グラフの構築に関して状況を変えています。これらのモデルは、非構造化テキストを構造化されたクエリ可能なデータに変換することで、エンティティと関係の識別、スキーマの設計、結果のグラフ データベースへの接続という 3 つの主要なステップを通じてプロセスを合理化します。
ナレッジ グラフのバックボーンは、エンティティとエンティティ間の関係を識別する機能です。従来のルールベースのシステムとは異なり、LLM はコンテキストと意味の理解に優れているため、このタスクに最適です。
Neo4j のソフトウェア エンジニアである Noah Mayerhofer 氏は、次のような率直なアプローチを共有しています。
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「私たちは、入力データを LLM に渡し、どのノードと関係を抽出するかを LLM に決定させるという、可能な限り単純なアプローチを採用しています。LLM に、抽出されたエンティティを、名前、タイプ、プロパティなどの特定の形式で返すように依頼します。これにより、入力テキストからノードとエッジを抽出できるようになります。」
大きなデータセットを処理するには、テキストを LLM のコンテキスト ウィンドウ内に収まる小さなチャンクに分割します。これにより、モデルはトークン制限を超えることなくすべての情報を処理できるようになります。
これらのチャンク全体で一貫性を維持するには、以前に抽出したノード タイプのリストを LLM に提供します。これにより、一貫性のないラベルを持つエンティティの重複が回避され、グラフの一貫性が維持されます。抽出後、重複エンティティをマージして冗長性を減らし、プロパティを統合します。これは、同じエンティティがわずかに変化しながら複数回出現する可能性がある大規模なデータセットの場合に特に重要です。
科学研究のような、テキスト、表、図に情報が散在する分野では、LLM が特に効果的です。シーケンスツーシーケンス機能により、学術論文から複雑なデータを抽出するのに適しています。 Nature.com が指摘しているように、「固体材料に関する科学的知識の大部分は、何百万もの学術研究論文の本文、表、図に散在しています」。
エンティティと関係が抽出されたら、次のステップは、明確に定義されたスキーマを使用してそれらを整理することです。
スキーマはナレッジ グラフの青写真として機能し、構造を定義して論理的な一貫性を確保します。スキーマは、グラフに含めるエンティティ、関係、および属性のタイプの概要を示します。
NVIDIA’s December 2024 workflow highlights the importance of schema validation. By using tools like NeMo, LoRA, and NIM microservices, NVIDIA fine-tuned models to improve accuracy and reduce costs. For example, they used the Llama-3 70B NIM model with detailed prompts to extract entity-relation pairs, achieving better results with lower latency.
さらに最適化するために、NVIDIA は NeMo フレームワークと LoRA を使用して小型の Llama3-8B モデルを微調整しました。彼らは、不適切にフォーマットされたトリプレットや再プロンプト戦略による解析の改善などの問題に対処するために、Mixtral-8x7B を使用してトリプレット データを生成しました。
関連するノード、関係、属性を抽出する際に LLM をガイドする明確なグラフ スキーマを定義します。この構造化されたアプローチは、ランダムなつながりではなく、意味のあるナレッジ グラフを作成するのに役立ちます。
検証はデータ品質を維持するための鍵です。 Pydantic モデルを使用して、検証中に構造的および意味論的なルールを適用します。これらのモデルはガードレールとして機能し、抽出されたデータがスキーマに準拠していることを保証します。
A "strict mode" can filter out any information that doesn’t conform to the schema, resulting in cleaner, more consistent data. Additionally, human oversight can serve as a final quality check, especially for removing noisy or incorrect triples. While LLMs are powerful, combining automation with human review ensures higher reliability.
検証済みのデータを入手したら、次のステップはグラフ データベースへの統合です。
Once your data is validated, it’s time to store it in a graph database. Graph databases like Neo4j are specifically designed to handle the complex relationships and dynamic structures of knowledge graphs.
LangChain’s LLM Graph Transformer simplifies this process by providing a framework for integrating LLM outputs into graph databases. For instance, the add_graph_documents method allows you to bulk import data into Neo4j while preserving its relational structure.
インデックス作成とクエリのパフォーマンスを向上させるには、baseEntityLabel パラメーターを使用して各ノードにセカンダリ ラベルを追加します。さらに、include_source パラメーターを使用すると、ソース ドキュメントにリンクし直すことで、各エンティティまたは関係の起源を追跡できます。この機能は、デバッグと品質保証にとって非常に貴重です。
Neo4j’s LLM Knowledge Graph Builder showcases how this integration works. It processes unstructured content - like PDFs, images, and YouTube transcripts - by extracting entities and relationships and storing them directly in a Neo4j database.
Prompts.ai のようなプラットフォームは、マルチモーダル AI 機能と従量課金制のトークン追跡によりワークフローをさらに合理化します。それらの相互運用性により、ユーザーはナレッジ グラフを構築するためのさまざまなモデルやアプローチを試すことができます。
グラフ データベースは、複雑な関係のモデリングとクエリに優れているため、ナレッジ グラフに最適です。従来のリレーショナル データベースとは異なり、LLM で生成されたコンテンツで頻繁に必要となる動的スキーマを処理するために必要な柔軟性を提供します。
LLM 出力がグラフ データベース用に適切にフォーマットされていることを確認することが重要です。予想される入力形式と一致させると、インポート中のエラーが防止され、パイプライン全体でデータの整合性が維持されます。
ナレッジ グラフの自動化に LLM を活用すると効率が向上しますが、独自の課題も伴います。正確さと信頼性を確保するには、組織はこれらの問題に正面から取り組む必要があります。
Maintaining high data quality is a recurring hurdle, especially in entity extraction and disambiguation. LLMs often falter when determining whether different terms refer to the same entity. This can result in duplicate nodes and fragmented relationships, which weaken the graph’s ability to reveal meaningful insights.
この問題は、さまざまなソースからの大規模なデータセットを操作する場合にさらに顕著になります。単一の実体 (人、組織、概念など) が複数の名前、略語、または形式で表示される場合があります。たとえば、「IBM」、「International Business Machines」、および「Big Blue」はすべて同じ会社を指す可能性がありますが、適切に配置されていない場合は、バラバラなグラフ構造が作成されます。
LLM をナレッジ グラフと組み合わせると、エンティティ抽出と関係抽出の精度がそれぞれ 92% と 89% に達します。ただし、これらのレベルを達成するには、厳密なデータの前処理と検証が必要です。
あいまいさがあると、さらに困難が加わります。たとえば、「Apple」という名前を考えてみましょう。それは果物やテクノロジー企業を指す可能性があります。十分なコンテキストがないと、LLM はそのような用語を誤解し、グラフ全体に波及するエラーにつながる可能性があります。
これらの問題に対処するには、堅牢なスキーマ調整と安全でコスト効率の高い処理が必要です。
スキーマの調整は、ナレッジ グラフの自動作成において技術的に要求の高いタスクです。オントロジーの違いやデータ構造の競合により、論理的な不一致やプロパティの割り当ての不一致が生じることがよくあります。
大手医療提供者による 2025 年の事例研究では、この課題が浮き彫りになっています。セマンティック レイヤーを導入するまでは、データの一貫性に関する重大な問題に直面していました。同社の CIO は次のように説明しました。
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「セマンティック レイヤーの導入は根本的な変化をもたらしました。これにより、AI に欠けていた臨床的コンテキストが与えられました。たとえば、手順が請求されるときと実際に実行されるときの区別など、これまでデータの品質と信頼性を損なっていたギャップです。」
その結果は劇的でした。治療効果の分析は 60% 早く完了し、重要な質問は数週間ではなく数日で解決されました。さらに驚くべきことに、この組織は、新しい治療アプローチに関連する合併症が 30% 減少したこと、つまりデータが断片化されていたために隠されていた洞察を明らかにしたことです。
この例は、新しいデータが出現するにつれて検証手法を進化させることの重要性を強調しています。ナレッジ グラフは動的である必要があり、新しい情報を反映するために継続的に更新できるようにする必要があります。これには、更新を処理し、既存のデータ構造との整合性を確保するための自動ツールが必要です。
ナレッジ グラフの自動化に LLM を使用すると、特に機密データを扱う場合、コストとプライバシーに関する懸念も生じます。
LLM を使用した大規模なデータセットの処理は、トークンベースの価格設定モデルによりコストが高くなる可能性があります。多くの組織は、初期セットアップだけでなく、継続的な更新、検証、品質保証を含む総コストを過小評価しています。
プライバシーも重要な問題です。 LLM は、処理または生成中に機密情報を誤って公開する可能性があります。このリスクは、LLM がトレーニング データを記憶する可能性によって高まり、その後の使用時に意図しない漏洩につながる可能性があります。 2023 年の注目すべきインシデントは、LLM 処理中に機密データがいかに簡単に漏洩してしまうかを浮き彫りにしました。
多くの場合、専有情報や機密情報が含まれる広範なデータセットへの依存により、これらのリスクがさらに悪化します。機密文書を商用 LLM プラットフォームにフィードすると、企業秘密、顧客データ、その他の重要な情報が意図せず漏洩する可能性があります。
機密データを扱う組織にとって、商用クラウドベースの LLM は最良の選択ではない可能性があります。代わりに、ローカルまたはプライベート LLM をデプロイする方が安全なオプションです。ただし、プロセスの早い段階で堅牢なセキュリティ対策を実装することが不可欠です。これらの対策を遅らせると、後で費用のかかる改造や複雑な修正が必要になる可能性があります。
自動化により追加の脆弱性が発生します。 LLM エージェントは、リアルタイム処理および外部システムとの対話用に設計されており、プライバシー リスクを増大させる可能性があります。これらのエージェントは、メモリ ポイズニングやバックドア攻撃などの脅威に対して脆弱であり、悪意のある攻撃者がモデルを操作したり機密情報を抽出したりするトリガーを埋め込みます。
こうした課題にもかかわらず、潜在的な利益は注目に値します。ナレッジ グラフにより、エンタープライズ設定で LLM 応答の精度が 300% 向上し、これらのグラフからのコンテキスト データを統合することで、タスクの調整が 15% 向上します。鍵となるのは、強力なリスク管理フレームワークとセキュリティ プロトコルを最初から実装することです。
ナレッジ グラフを自動的に作成するには、構造化されたアプローチが必要です。これには、データのクリーニング、エンティティの抽出、スキーマの検証、および精度と効率を向上させるためのグラフの統合が含まれます。
信頼性の高いナレッジ グラフは、適切に組織化されたパイプラインから始まります。最初のステップはデータの前処理です。生のテキストをクリーニング、正規化、セグメント化して大規模言語モデル (LLM) 用に準備します。データの準備が完了すると、LLM を使用してエンティティと関係を抽出する準備が整います。
LLM はエンティティと関係を識別できますが、グラフの信頼性を確保するには追加の検証が重要です。このプロセスは、エンティティ抽出とスキーマ検証の以前の方法と類似しています。
スキーマの検証は、一貫性を維持する上で極めて重要な役割を果たします。グラフ内の各エンティティとプロパティには、情報のモデル化方法を示す明確な定義が必要です。これにより、論理エラーが減少し、グラフ全体の均一性が保証されます。
最後のステップは、グラフの構築と統合です。ここでは、検証されたエンティティと関係が既存のグラフ データベースにリンクされます。ノードの重複や関係の断片化を避けるために、この段階でエンティティ解決を実行することが重要です。
A practical example comes from ONTOFORCE, which encountered issues with overlapping synonyms in their UMLS (Unified Medical Language System) data. This led to inaccurate machine learning results. By switching to the Mondo ontology, which provided more detailed distinctions for their healthcare use case, they significantly improved their knowledge graph’s quality.
統合プラットフォームにより、自動化プロセスをさらに簡素化できます。これらのツールは、マルチモーダル AI 機能とリアルタイム コラボレーション機能を組み合わせ、自動化されたナレッジ グラフを構築する際の多くの技術的課題に対処します。プロンプト.ai のようなプラットフォームは、このアプローチの優れた例です。
主な機能には、組織がトークンベースの価格設定モデルに基づいてコストを管理するのに役立つトークン化追跡や、テキスト、画像、構造化データなどのさまざまなデータ タイプを 1 つのワークフロー内で処理できるようにするマルチモーダル AI 統合が含まれます。
リアルタイム コラボレーション ツールを使用すると、チームが検証と改良に協力して作業できるようになり、人間による監視が自動化されたプロセスを確実に補完します。研究によると、人間の専門知識と自動化を組み合わせることで、精度と再現率のバランスをとることで人間レベルに近い品質を達成できることが示されています。さらに、自動レポート機能によりチームに進捗状況が常に通知され、潜在的な問題に早期にフラグを立てて、小さなエラーが雪だるま式に大きな問題に発展するのを防ぎます。
自動化が拡大するにつれて、データの整合性を維持するには、堅牢な評価指標が必要になります。組織は、システムのパフォーマンスを総合的に評価するために、基本的な精度測定を超えた包括的なフレームワークを採用する必要があります。
固有の要件に対処するには、従来の精度と再現率のメトリクスに加えて、ドメイン固有のテストが不可欠です。研究では、高品質の結果と信頼できる成功率の両方を保証する、特定のアプリケーションに合わせた品質保証ツールの重要性が強調されています。
自動化された監視と人間による監視を組み合わせたハイブリッド検証方法により、トークンの使用状況、遅延、エラー率を監視し、パフォーマンスを最適化できます。もう 1 つの有益な手法は、コンテキスト認識検証です。LLM には、参照グラフ、テキスト ソース、または Web 検索から関連するコンテキストが与えられます。これにより、曖昧さが軽減され、エンティティ解決と関係抽出の精度が向上します。
The field of knowledge graph automation is advancing quickly, fueled by breakthroughs in large language models (LLMs) and increasing enterprise needs. By 2030, the Knowledge Graph market is expected to reach $6.93 billion, up from $1.06 billion in 2024. This rapid growth underscores the importance of automated knowledge graphs as critical infrastructure for today’s AI systems. These advancements are paving the way for new methods in building and validating knowledge graphs.
最もエキサイティングな進歩の 1 つは、マルチモーダル グラフの生成です。最新の LLM は、複雑な関係、時間に敏感なデータ、および複数のデータ型を処理できるようになりました。これは、ナレッジ グラフがテキスト、画像、ビデオ、構造化データを単一の一貫したシステムに統合できることを意味します。
顕著な例は、Neo4j の LLM Knowledge Graph Builder です。このプラットフォームは、PDF、ドキュメント、URL、さらには YouTube トランスクリプトなどの非構造化データを構造化ナレッジ グラフに変換します。これは、LLM 機能と Neo4j のグラフネイティブのストレージおよび取得テクノロジーを組み合わせることによって実現されます。結果？リアルタイムの更新とシームレスなワークフロー。
動的なナレッジ グラフも勢いを増しています。これらのシステムは、新しいデータが利用可能になるにつれて成長および進化するため、情報が急速に変化する業界で特に役立ちます。さらに、ヘルスケア、金融、製造などの分野の固有の需要を満たすように調整された、業界固有のソリューションも登場しています。すぐに古くなってしまう可能性のある静的なナレッジ グラフとは異なり、これらの特殊なソリューションは、急速に変化する環境に対応し、複雑なドメイン固有の課題に対処するように設計されています。
Even as automation becomes more advanced, human involvement remains crucial - particularly in high-stakes applications. For instance, while LLMs can boost validation accuracy from 75% to 87% without manual intervention, there’s still a margin for error that can be critical in sensitive areas.
規制遵守は、人間の専門知識が不可欠な分野の 1 つです。医療や金融などの規制された業界では、自動化システムは厳格な精度と監査基準を満たす必要があり、多くの場合人間による検証が必要です。
ドメイン固有の専門知識の必要性は、人間のレビュー担当者の役割をさらに浮き彫りにします。 ONTOFORCE CEO の Valerie Morel は次のように説明しています。
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「セマンティクスはデータと理解の間の架け橋です。スピードと正確さが重要であり、データが複雑なライフ サイエンスでは、ナレッジ グラフはもはやオプションではありません。ナレッジ グラフは、点を結び、洞察を表面化し、発見を加速する方法です。」
さらに、データ ガバナンス フレームワークでは、正確性、一貫性、完全性を確保するために人間による監視が必要です。自動システムは膨大な量のデータの処理に優れていますが、人間の専門家は、ナレッジ グラフの整合性を損なう可能性がある微妙なエラーや不一致を見つける能力が優れています。
最良の結果は、自動化と人間の専門知識を融合することで得られます。 MicroStrategy の専門家、Ananya Ojha 氏と Vihao Pham 氏は次のように述べています。
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「人々は、何を測定しているのか、どのように測定しているのかについて共通の理解を持っている必要があります。ナレッジグラフは、チームやシステム全体でデータを調整することで、この調和を確保します。」
ナレッジ グラフの自動化により、より広範なワークフロー自動化の機会への扉が開かれています。たとえば、自動レポート システムはナレッジ グラフから直接洞察を生成できるようになり、手動によるデータ分析の必要性がなくなりました。
もう 1 つの成長分野は、コンテンツ生成ワークフローです。組織は、ナレッジ グラフ データと LLM を組み合わせることで、ドキュメント、概要、分析レポートの作成を自動化しています。
Prompts.ai のようなプラットフォームは、マルチモーダル AI ワークフロー、リアルタイム コラボレーション、トークン化追跡の実現において先導しています。これらのツールを使用すると、企業はナレッジ グラフの構築をはるかに超えたエンドツーエンドの自動化パイプラインを作成できます。
セマンティック テクノロジーの統合も重要な焦点になりつつあります。これらのテクノロジーは、AI、メタデータ管理、企業全体の意思決定プロセスの進歩を推進しています。その結果、ナレッジ グラフの自動化はもはや独立した取り組みとしてではなく、より広範なデジタル変革戦略の中心的な要素として見なされています。
組織は現在、API を介して自動データ取り込みシステムを活用し、複数のソースからリアルタイム データを取得しています。このアプローチは、さまざまな自動化されたワークフローのバックボーンとして機能する動的なナレッジ グラフを作成し、幅広い下流アプリケーションを有効にして投資収益率を最大化します。これらの開発により、最新の AI システムの基礎として自動化されたナレッジ グラフの役割が強化されます。
ナレッジ グラフの作成が手動から自動に移行することで、組織の非構造化データの管理方法が再構築されています。大規模言語モデル (LLM) のおかげで、このプロセスに必要な時間と労力が軽減され、高い標準を維持できるようになりました。 AutoKG プロジェクトを例に挙げると、キーワードを抽出し、従来のセマンティック検索方法を上回る軽量の相互接続されたグラフを構築します。この変革により、データ管理に対するより俊敏で統合されたアプローチがサポートされます。
最も効果的な戦略の 1 つは、ハイブリッド検索方法でベクトルの類似性とグラフの関連付けを組み合わせることです。このアプローチは、従来の方法では見落とされがちな複雑な関係を捕捉し、より詳細で正確なナレッジ グラフを生成します。この戦略を採用している組織は、業務全体にわたる LLM からの知識の検索が改善され、より文脈に関連した出力が得られるようになります。
To get started, define your graph’s scope and schema, validate entities and relationships, and incorporate human oversight at critical stages. Launching a pilot project helps refine workflows using real-world feedback before scaling the solution. These steps create a foundation for building scalable and reliable automated knowledge graphs.
自動化により、手動の労力とコストが削減されるだけでなく、頻繁な更新とより広い範囲のデータが可能になります。すぐに取り組みたい人のために、prompts.ai などのツールは、ワークフローの自動化、リアルタイムのコラボレーション、LLM の直接統合などの機能を使用してプロセスを合理化します。このプラットフォームは、複雑なタスクを簡素化し、従量課金制のトークン化でコストを追跡し、既存のシステムとの互換性を確保して、組織が時間を節約し、測定可能な成果を達成できるように支援します。
最良の実装では、自動化と人間の専門知識が融合されます。 LLM はエンティティの抽出や関係マッピングなどのタスクを処理しますが、人間によるレビューによって結果が組織の目標と一致し、精度が維持されることが保証されます。このバランスにより、効率と品質の両方が実現されます。
自動化の取り組みを開始するには、データ ソースを特定し、スキーマを確立し、自動化プラットフォームを選択します。焦点を絞ったユースケースで小規模に開始し、プロセスを検証し、ワークフローの信頼性を確立するにつれて拡張していきます。このテクノロジーは製品化の準備が整っており、早期採用者はすでに競争上の優位性を獲得しています。
Large Language Model (LLM) は、非構造化テキストからの情報の抽出を自動化することで、ナレッジ グラフを構築するプロセスを簡素化します。このアプローチにより、手作業の必要性が減り、同時に大量のデータを簡単に処理し、自然言語のニュアンスを理解することができます。
これらのモデルは、高度な方法を使用してナレッジ グラフをより迅速かつ正確に生成し、生のテキストを構造化された実用的な洞察に簡単に変換できるようにします。 LLM は、複雑なデータ関係を効果的に管理することで、人間からの入力を最小限に抑えながら詳細な結果を提供し、効率と生産性の両方を向上させます。
大規模言語モデル (LLM) を使用してナレッジ グラフを自動化する場合、高いデータ品質を維持するのは難しい場合があります。不正確さ、古い詳細、矛盾などの問題が忍び込み、ナレッジ グラフの信頼性と有用性が低下する可能性があります。
これらの問題に対処するには、LLM 出力を自動検証ツールと人間によるレビューと組み合わせてエラーを二重チェックすることが賢明です。徹底的なデータ クリーニング プロセスを設定すると、生成されたグラフの標準化と改良にさらに役立ちます。さらに、ナレッジ グラフをソースとして十分に準備された命令データを使用すると、LLM 出力の精度と一貫性が向上し、全体的なデータ品質の向上につながります。
大規模言語モデル (LLM) を使用してナレッジ グラフを自動化しながら機密情報を保護するには、組織は堅牢なセキュリティ プロトコルとプライバシー中心のアプローチを優先する必要があります。これは、送信時と保存時の両方でデータを暗号化し、詳細なアクセス制御を実施し、プライバシー保護テクノロジーを採用して機密データが漏洩するリスクを最小限に抑えることを意味します。
機密入力を特定して制限するツールを使用すると、意図しないデータ漏洩を回避することもできます。フェデレーテッド ラーニングや自動セキュリティ チェックなどの技術により、AI プロセス全体にわたるデータ保護がさらに強化されます。これらの方法を組み合わせることで、組織は LLM の利点を最大化しながら、潜在的なリスクを軽減できます。
