Bingチャットを使ってみている。
ナレッジグラフを作る時に、確実に作ることができてデータの持ち運びが簡単なソリューションを教えて下さい。英語で調べて日本語で解説をお願いします。
ナレッジグラフを作る時に、確実に作ることができてデータの持ち運びが簡単なソリューションを英語で調べて日本語で解説すると、以下のようになります。
- Amazon Neptune¹は、AWSのグラフデータベースサービスで、ナレッジグラフを構築するための高速でスケーラブルなプラットフォームを提供します。Amazon Neptuneは、RDFグラフとプロパティグラフの両方のモデルに対応しており、SPARQLやGremlinといった標準的なクエリ言語をサポートしています。Amazon Neptuneは、データの暗号化やバックアップ、復元などのセキュリティや信頼性の機能も備えており、データの持ち運びも簡単にできます。
(続く
- IBM Knowledge Graph²は、IBM Watson Discoveryの一部として提供されるナレッジグラフソリューションです。IBM Knowledge Graphは、自然言語処理や機械学習を用いて、さまざまなデータソースからエンティティや関係を抽出し、ナレッジグラフを生成します。IBM Knowledge Graphは、オントロジーを利用してデータに意味付けを行い、SPARQLやGraphQLといったクエリ言語でナレッジグラフにアクセスできます。IBM Knowledge Graphは、クラウドベースのサービスであるため、データの持ち運びも容易です。
- Neo4j³は、世界で最も人気のあるグラフデータベースで、ナレッジグラフを構築するための柔軟でパワフルなソリューションです。Neo4jは、プロパティグラフモデルに基づいており、Cypherという独自のクエリ言語をサポートしています。Neo4jは、オープンソースであり、オンプレミスやクラウドで利用できます。Neo4jは、データのインポートやエクスポートが容易であり、データの持ち運びも可能です。
- データソースからエンティティや関係を抽出する。例えば、自然言語処理や機械学習などの技術を用いて、データから名前や属性やカテゴリなどを識別する。
- エンティティや関係をNeo4jのノードやエッジに変換する。例えば、Pythonのpy2neoというライブラリを使って、データをグラフにインポートする。
- ナレッジグラフに意味付けや推論を行う。例えば、オントロジーを利用してデータに概念や制約やロジックを付与する。
- ナレッジグラフにクエリを発行して情報を取得する。例えば、CypherやSPARQLなどのクエリ言語を使って、ナレッジグラフから特定のエンティティや関係やパターンを検索する。
(3) Knowledge Graphs | Enterprise Knowledge Graph Database .... https://neo4j.com/use-cases/knowledge-graph/ アクセス日時 2023/4/5.
調査の取っ掛かりとしてはだいぶ良さそう。
- ナレッジグラフの品質や効果を評価する。例えば、ナレッジグラフの正確さや網羅性や一貫性などを検証し、改善策を考える。
ソース: Bing との会話 2023/4/5(1) How to Build a Knowledge Graph from Scratch Even If You're .... https://neo4j.com/blog/build-knowledge-graph-from-scratch-even-if-youre-not-full-blown-developer/ アクセス日時 2023/4/5.
(2) Build a Knowledge Graph using Neo4J | by Jay Doshi - Medium. https://medium.com/analytics-vidhya/build-a-knowledge-graph-using-neo4j-eb7490799f4b アクセス日時 2023/4/5.