ベクトル検索の苦手を克服。ナレッジグラフでRAGを作る
TL;DR ベクトル検索だと、複数のステップを踏まないと答えられない質問の検索がむずい 「TomにEmil Eifrém（Neo4jのCEO）を紹介してくれる人は？」とかを検索むずい ナレッジグラフは構造化データと非構造化データをうまく扱えてベクトル検索の苦手を補える 課題はあるけどナレッジグラフは、Neo４jとLangchainで構築できるよ。 はじめに 今回はベクトル検索の苦手分野をどうしても補ってあげたいとおもっている筆者やまぐちが、ベクトル検索の苦手を補ってあげられるナレッジグラフに関してまとめていこうと思います。 少々長い記事ですが、ベクトル検索を労ってあげたいと思っている方はぜひ読んでください。 ベクトル検索の限界 以前の記事の最後にも少しだけ記載しましたが、ベクトル検索は以下の問題点があります。 必要な情報がTop Kのドキュメントには含まれていない可能性がある。 チャンクの
[Python]NetworkXでQiitaのタグ関係図を描く
はじめに Pythonのライブラリ、NetworkXの使い方を、Qiitaの投稿に付けられたタグの関係グラフの作成を例にして説明します。 NetworkXを使うと、下に示すような、ノードとエッジで構成されるグラフを描くことができます。 実行環境 Windows 10 Python 3.5.2 (Anaconda) Jupyter notebook 元データの取得 Qiitaは、投稿を取得するAPIを公開しているので、簡単に投稿を取得することができます。 JSON形式で返ってくるデータを下記コードでPythonの辞書に変換します。 なお、非認証の場合、1リクエストごとに最大100記事、1時間ごとに60回の制限があるので、 今回は、100*60 = 6000 記事を対象とします。 import requests import json items = [] params = {"page":1
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GraphX Advent Calendar - Day 16 - クラスタリング・モジュラリティ計算 - TEPPEI STUDIO
GraphX Advent Calendar 2014 - Adventar 16日目です。 今日からはクラスタリングを見ていきます クラスタリングで一般的なのは K-means 法に代表される距離によって分類していくやり方ですが、グラフ分析では「密度」で計測します。辺による繋がりによる頂点の密度が高くなるグループを作って、クラスタリングしていきます。 グラフ分析でもクラスタリングの手法にはいろいろありますが、今日はそのクラスタリングの指標の計算を見ていきます。この指標をモジュラリティと言います。 モジュラリティ計算方式 ※ 当初はこのスライドを使って計算式の説明をしていましたが、いくつか誤りがあるようなので、訂正します。 モジュラリティの計算方式は、以下のようになります。 数式ワカラナイ… でも頑張って説明したいと思います。 まずは、考え方ですが、一言で言うと、「クラスタ内部の辺の数が、
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Pythonでグラフデータベース Neo4j入門 for ビギナー (Mac OSX向け) - Qiita
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Runtime error with networkx : dictionary changed during iteration while running a neural gas script
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