ナレッジグラフ活用大全 -- 構造化すれば、AIは賢くなる

井本 賢 | WebRTC×音声AI / LLMO

「ベクトル検索では答えられない質問がある」。GraphRAGはその壁を越えた。 本書は、ナレッジグラフの基礎からGraphRAG、コード解析、感情推論、組織知の活用まで、最新論文・OSSツール・企業事例をもとに15章で解説します。 ■ RDF vs プロパティグラフの選び方と構築7ステップ(第1部) ■ GraphRAGの仕組みと企業導入フレームワーク(第2部) ■ Tree-sitter AST × MCPによるコードKG(第3部) ■ LinkedIn 28.6%改善、Metaの暗黙知マッピング(第4-5部) 「グラフで考える」という思考フレームワークを、実例とツールで身につける一冊。