LLMsを使用して知識グラフを構築する方法

📚 目次:

1. 紹介
2. 環境の概要
3. オープンAI APIの設定
4. Neo4jの設定
5. エンティティの抽出 5.1. プロジェクトブリーフのエンティティ抽出 5.2. プロフィールのエンティティ抽出 5.3. Slackメッセージのエンティティ抽出
6. リレーションシップの生成
7. サイファー文の実行
8. Azure OpenAIの費用と消費
9. 結論

紹介

こんにちは！本記事では、グラフデータベースと大規模言語モデルの興味深い相互作用について紹介します。具体的には、言語モデルを使用して非構造化データから知識グラフを生成する方法と、言語モデルのチャットインターフェースを使用してそのグラフデータベースとやり取りする方法について説明します。これにより、ベクトル検索よりも優れたパフォーマンスが得られることがわかります。さあ、コードの詳細に踏み込みましょう！

環境の概要

今回のデモには、以下の環境が用意されています。

• プロファイル: 人々のプロフィールのフォルダ
• プロジェクトブリーフ: プロジェクトの要件、解決策、技術などを含むフォルダ
• Slackメッセージ: 人々がプロジェクトに関してやり取りしたメッセージのフォルダ

これらのデータを使用して、知識グラフを生成します。また、オープンAI APIとNeo4jデータベースに接続するために、必要な認証情報を環境変数にセットアップします。さあ、実際のコードを見てみましょう！

オープンAI APIの設定

最初に、オープンAI APIを設定します。APIキー、エンドポイント、バージョンなどのパラメータを環境変数から読み込みます。また、オープンAI APIを使用して要求を行うための関数も定義します。

Neo4jの設定

次に、Neo4jデータベースの設定を行います。データベースのエンドポイント、ユーザー名、パスワードを環境変数から読み込みます。また、データベースドライバを作成し、これを後で使用します。

エンティティの抽出

データからエンティティを抽出するための関数を定義します。各フォルダに対して、適切なプロンプトを使用してオープンAI APIを呼び出し、エンティティを抽出します。プロジェクトブリーフ、プロフィール、Slackメッセージのそれぞれに対して個別の関数を作成します。

リレーションシップの生成

抽出されたエンティティを元に、リレーションシップを生成するための関数を定義します。プロジェクトと技術、プロジェクトと人物、人物とSlackメッセージの間にリレーションシップを作成します。

サイファー文の実行

最後に、生成されたサイファー文を実際にNeo4jデータベースに実行します。データベースドライバを使用してサイファー文を実行し、エラーハンドリングも行います。

Azure OpenAIの費用と消費

使用したトークン数やAPIのコストについて、Azureポータルで確認できます。処理されたトークン数に対する料金を確認し、実際のコストを把握しましょう。

結論

この記事では、グラフデータベースと大規模言語モデルの相互作用について紹介しました。オープンAI APIを使用してエンティティを抽出し、Neo4jデータベースにリレーションシップを生成しました。さらに、デモの費用と消費量についても説明しました。知識グラフの構築に興味がある方は、是非この記事を参考にしてください！

🌟 ハイライト:

• グラフデータベースと言語モデルの相互作用を実現
• オープンAI APIとNeo4jデータベースの連携
• データからエンティティとリレーションシップを抽出
• サイファー文を使用してエンティティとリレーションシップを生成
• Azure OpenAIの使用料を把握

より詳細なコンテンツは、動画やソースコードを参照してください。

FAQ Q: プロジェクトブリーフのエンティティを抽出する際に、どの種類の属性を取得しますか？ A: プロジェクトブリーフからは、ID、名前、概要などの属性を取得します。

Q: エラーハンドリングは行っていますか？ A: はい、エラーハンドリングを適用しており、エラーが発生した場合は該当するファイルに関する情報を表示します。

Q: オープンAI APIの料金はどのように計算されますか？ A: 計算されたトークン数に対して、必要な料金が課金されます。詳細はAzureポータルをご確認ください。

Q: 知識グラフの生成にどれくらいの時間がかかりますか？ A: デモを実行するのに約6分ほどかかりますが、処理するデータ量によって時間は異なります。