LlamaIndex Webinar: Advanced RAG with Knowledge Graphs (with Tomaz from Neo4j)

LlamaIndex

18 Jun 202453:32

Summary

TLDRこのウェビナーでは、Llama IndexとNeo4jが共同で提供するプロパティグラフインデックスのワークショップが行われました。新しいプロパティグラフの抽象化を使用して高度なナレッジグラフの構築方法が学べます。ドキュメントからグラフコンストラクタを通じてナレッジグラフを作成し、グラフリトリーバーを使用してユーザーの質問に基づいて情報を取得する方法が紹介されました。さらに、カスタムエンティティの特定と統合、テキストからCypherクエリの生成など、応用的なトピックもカバーされています。

Takeaways

📚 このウェビナーは、Llama IndexとNeo4jが共同で開催した「プロパティグラフインデックス」に関するワークショップであり、高度なナレッジグラフの構築方法を学ぶことができると紹介されています。
🔍 プロパティグラフとは、ノードとリレーションシップの両方ともプロパティを持つグラフモデルであり、ISO委員会の一部である新しいGQL標準に基づいています。
🛠️ Llama Indexでは、ドキュメントからテキストを取得し、グラフコンストラクタを使用してナレッジグラフを作成するプロセスが説明されています。
🌟 Llama Indexは、初心者向けのアウトオブザボックスのツールと、上級者向けにカスタマイズ可能なモジュール化されたパイプラインを提供しています。
🔧 3つの異なるグラフコンストラクタ（暗黙のパッド抽出、シンプルなLLMパターンセレクター、スキーマLLMパターンセレクター）がLlama Indexで利用可能な機能として紹介されています。
🔗 エンティティの統合（エンティティの重複を解決するプロセス）は、ナレッジグラフの構造的整合性を高めるために重要なステップであることが強調されています。
🔎 プロパティグラフリトリイバーには、ユーザーの質問に基づいてナレッジグラフから情報を取得するロジックがあり、Llama Indexでは複数のリトリイバーが提供されています。
📝 ワークショップでは、カスタムエンティティ識別とカスタムリトリイバーの定義方法が実演され、これによりより柔軟性のある情報取得が可能になることが示されています。
🤖 LLM（Large Language Models）を使用したグラフの構築とリトリイバルは、モデルの特性に応じて異なる結果を出すことがあり、適切なプロンプトとスキーマの定義が重要であることが触れられています。
📈 ウェビナーでは、技術文書や特許、科学論文など、専門的な分野でのナレッジグラフの構築と活用方法についても議論されており、実際のビジネスや研究での応用が見込まれています。
🔑 ワークショップの最後に、参加者が今後のアプリケーション開発やエンタープライズ開発者向けのブログ記事やケーススタディの機会について興味を持っていることが呼びかけられています。

Q & A

ラマインデックスとNeo4jのパートナーシップで提供されるこのウェビナーの主なテーマは何ですか？
-このウェビナーでは、プロパティグラフインデックスとラマインデックスを組み合わせた高度なナレッジグラフの構築方法について学ぶことができます。
プロパティグラフとはどのようなデータモデルですか？
-プロパティグラフは、ノードとリレーションシップの両方ともにプロパティを持つグラフモデルであり、ISO委員会の一部である新しいGQL標準に基づいています。
ラマインデックスで提供されているグラフコンストラクタは何種類ありますか？
-ラマインデックスでは、暗黙のパッド抽出器、シンプルなLLMパッドセレクター、スキーマLLMパッド抽出器の3つのグラフコンストラクタが提供されています。
グラフコンストラクタはどのようにして文書からナレッジグラフを作成するのですか？
-グラフコンストラクタは、与えられた文書からテキストを取得し、構造化された情報を抽出してナレッジグラフに保存します。
カスタムグラフインデックスを実装する際に、どのようなアプローチを取ることができますか？
-カスタムグラフインデックスは、モジュラーでカスタマイズ可能であるため、初心者はすぐに使用できるものから始め、上級者は自分のニーズに合わせてパイプラインをカスタマイズすることができます。
ウェビナーで紹介されたエンティティの重複を解決する方法とはどのようなものですか？
-ウェビナーでは、テキスト埋め込みとワード距離統計を使用して潜在的な候補を見つけ、それらをマージすることでエンティティの重複を解決する方法が紹介されました。
グラフリトリーブアはどのような機能を持っていますか？
-グラフリトリーブアは、ユーザーの質問に基づいてナレッジグラフからデータを取得するためのロジックを持っており、4つの組み込みリトリーブアがあります。
テキストからCypherステートメントを生成するText2Cypherリトリーブアの利点とは何ですか？
-Text2Cypherリトリーブアは、柔軟性が高いため、ユーザーがデータベース内の情報を正確に知っていれば、より複雑な問いに対する答えを得ることができます。
ラマインデックスで使用されるプロパティグラフインデックスの統合の流れを説明してください。
-プロパティグラフインデックスの統合では、文書から始まり、グラフコンストラクタを使用してナレッジグラフを作成し、その後グラフリトリーブアを使用してユーザーの質問に基づいて情報を取得します。
ウェビナーで紹介されたカスタムリトリーブアの主な目的は何ですか？
-カスタムリトリーブアは、テキストから特定のエンティティを検出し、それらのエンティティに基づいてナレッジグラフから情報を選択するように設計されています。