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。
Neo4jを使ったナレッジグラフの作り方の詳細を教えて下さい。英語で調べて日本語で解説をお願いします。
Neo4jを使ったナレッジグラフの作り方の詳細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。
- Neo4j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³。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。
- Neo4jを使ってナレッジグラフを作るには、以下の手順が必要です¹²³。
- ナレッジグラフのドメインと目的を定義する。例えば、ニュース記事や映画や商品などのエンティティや関係を表現したいとする。
- ナレッジグラフに必要なデータソースを選択する。例えば、ウェブサイトやAPIやテキストファイルなどからデータを取得する。
- 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.
(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。
- 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。